数据来源复杂，前期准备成本高
企业原始数据多源异构且质量参差不齐，需耗费大量人力进行格式转换、解析与低质清洗，导致正式标注工作迟迟无法启动。
- 多源异构数据缺乏统一接入方式
- 文档、音视频等数据解析成本高
- 数据清洗、抽样和批次管理依赖人工
产品介绍
统一管理、智能辅助、全程质控，让数据标注更高效
qLabel 是面向 AI 数据生产的企业级标注平台，覆盖项目创建、多模态标注、质量审核至数据集交付全流程。平台支持文本、图像、音视频等多源数据，提供实体抽取、目标检测等丰富标注能力，并集成 AI 预标注、黄金样本与冲突检测等质控机制，助力建立规范高效的生产体系。通过标准格式导出与版本管理，可将业务数据持续转化为大模型训练及各类 AI 场景的高质量数据集。
产品蓝图
覆盖数据接入、标注生产、质量审核与数据交付的完整闭环
行业痛点
数据难准备、任务难协同、质量难保障
解决方案
从原始数据到可训练数据集，一个平台完成
01
多源资产接入与智能预处理
- 统一接入文本、图像、音视频等多源数据，全面覆盖各类数据类型
- 支持多渠道接入与自动校验，结合 AI 解析将复杂文件转化为结构化资产
- 支持多维查询数据状态，并对解析失败批次进行重试、删除或重新解析
02
多模态标注生产工作台
- 提供统一在线标注环境，覆盖文本、图像、音视频等多模态标注场景
- 内置丰富辅助功能，支持自定义页面与表单结构并沉淀常用模板
- 统一交互界面与数据结构，减少工具切换和人员重复培训成本
03
项目协作与质量控制体系
- 以项目为维度统一管理数据、标签、成员及流程，提供相互隔离的标注空间
- 支持任务均衡分配、自主领取及多人交叉标注，实时掌控进度与人员效率
- 内置一致性计算、黄金样本与二级审核机制，形成完整质量闭环
04
标准化数据集交付与全链路运营
- 按项目、任务、批次及审核结果等维度灵活筛选导出标注结果
- 支持 COCO、YOLO 等标准格式，并可通过字段映射生成自定义结构
- 每次交付自动生成版本快照，实现数据生产全过程回溯与合规审计
产品亮点
多模态、可配置、智能化、强质控、可追溯
01
全模态一体化标注
一套平台统一支持文本、图片、文档、表格、音频和视频数据标注，覆盖分类、实体、关系、目标检测、实例分割、字段抽取、时间轴和跨帧跟踪等任务类型。
不同模态数据均可在统一项目体系下管理，标注结果采用统一数据结构，减少多工具切换、数据迁移和重复培训成本。
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02
标签与模板灵活配置
支持单选、多选、层级分类、实体类型、关系类型和属性字段等标签结构，可配置必填、互斥、层级联动和格式校验规则。
提供文本分类、实体抽取、问答构造、图像框选、文档字段抽取和音视频时间轴等模板，常用配置可保存并快速复用。
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03
AI 预标注与人机协同
支持接入模型能力，对文本、图片和文档等资产生成初始标签、实体、检测框、字段或候选答案。
标注员可直接确认、修改和补充预标注结果，平台提示低置信度、漏标、冲突和格式异常结果，减少重复操作并提升生产效率。
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04
多层质量保障机制
通过多人重复标注、一致性计算、冲突检测、黄金标准样本和二级审核流程，从任务执行到最终交付建立完整质量控制体系。
持续统计标注员准确率、审核通过率、返工率和异常样本占比，帮助管理人员及时发现质量风险。
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05
数据集版本化与全程追溯
完整保留样本 ID、原始资产、标注内容、标注与审核人员、操作时间、标签版本和审核状态，确保每条数据均可追溯。
每次导出自动生成数据集版本快照，可对比样本数量、标签分布和质量指标，并支持历史版本重新下载和复核。
立即咨询客户案例
服务多行业 AI 训练数据建设与高质量数据集生产
某宗教领域数据标注项目
文本标注
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