多模态数据标注
支持计算机视觉、文档与 NLP、音频与语音、时间序列及多模态数据标注。
Label Studio
标注任意数据，评估任意 AILabel Studio 提供从训练数据制作到生产环境 AI 评估的开源工作流，覆盖多模态数据标注、模型评估和人机协作审核。
- 1M+
- AI 从业者
- Millions
- 已标注的数据项
- 20,000+
- Slack 社区成员
覆盖多种数据与 AI 工作流
从图像、文档、文本和音频标注，到 LLM、智能体和检索增强生成评估，Label Studio 支持连接数据、模型与机器学习流程。
LLM 与智能体评估
支持智能体轨迹审核、LLM 评估、自定义基准、评分标准和并排结果比较。
RLHF 与微调数据
收集人工偏好、修正和排序结果，为 RLHF 与模型微调准备数据。
计算机视觉标注
支持图像分类、目标检测、目标跟踪和语义分割等视觉任务。
RAG 与检索问答评估
评估检索相关性，并根据来源内容对生成答案进行评分。
可编程接口与集成
提供 API、SDK、可定制标签、标注模板和集成能力，以连接数据或模型及机器学习流程。
产品实践与行业文章
浏览 Label Studio 公开发布的功能介绍、评估方法与 AI 数据实践内容。
New Video Object Segmentation and Tracking for SAM 2
介绍 Label Studio 中面向 SAM 2 的视频目标分割与跟踪能力。
Synthetic Data Is Booming. That's Why You Need a Trust Layer.
讨论合成数据增长背景下，为 AI 数据建立可信审核层的必要性。
How Yext Built an AI-in-the-Loop Benchmark with Label Studio Enterprise
介绍 Yext 如何使用 Label Studio Enterprise 构建人工参与的 AI 基准评估流程。
快速开始并接入工作流
通过快速入门、文档、模板、集成和 API 参考了解安装方式与可扩展用法。
从这里开始使用Label Studio。
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