ChatLabel

ChatLabel 是一个任务中立、可审计的结构化标注网站。当前主线是 Excel 上传、解析、模型建议、在线资料纠正、人工核验和新 Excel 导出。首个内置任务为“中国至印尼物流承运分类”，适用南沙、汕头、义乌仓至印尼线路。

0.1.4 使用 ChatLogin 保护共享内部工作区；默认无账号时拒绝内部访问，不提供默认密码。公开访客仅可浏览固定 HF 参考版本。登录后可在汇总校对中查看图文、全部来源和未校准置信依据，保存九类标签修订。配置、接口迁移及部署见 工作台与访问控制。

当前版本优先完善分类内核：从人工确认表构建可追溯 ground truth、提取 WPS 图片证据、通过 gpt-5.6-sol / xhigh 调用流式 Responses API，并运行无产品组泄漏的交叉验证和固定留出验收。

自动输出是建议结果。完成图片逐项复核、高风险审计和一致性校验前，不应作为最终业务分类。

文档入口：https://arch.gh.wzhecnu.cn/ChatLabel/

安装与运行

pip install ChatLabel
chatlabel --version
chatlabel --tree
chatlabel serve

默认页面：http://127.0.0.1:8765/。正式入口为 https://label.public.wzhecnu.cn/；目标机本地入口为 https://label.local.wzhecnu.cn/。公网入口由现有 wildcard DNS、共享证书和自动转发层接入，不创建逐服务 DNS 记录。

配置

ChatLabel 从 ChatEnv 读取名为 apple 的既有 OpenAI profile，也可通过环境变量调整：

进程级 OPENAI_* 会覆盖 profile 值。模型请求只接受 API Key，不把 key 写入任务或评测结果。网页配置接口只显示模型、API 地址和“是否有 API Key”，不会返回凭据内容。

数据与评测

chatlabel dataset-build \
  --data-root /path/to/data \
  --fixtures /path/to/example-cases.json \
  --output-dir /path/to/ground-truth

chatlabel cross-validate \
  --dataset-dir /path/to/ground-truth \
  --output-dir /path/to/cv-results \
  --folds 5 --limit-per-fold 8 --concurrency 2

chatlabel evaluate \
  --dataset-dir /path/to/ground-truth \
  --output-dir /path/to/validation-results \
  --split validation --concurrency 2

evaluate 默认断点续跑：相同 prompt 的成功记录直接复用，失败或未完成记录重试，并在每条完成后原子更新 results.jsonl。使用 --no-resume 可强制重跑所选 split。 独立 challenge set 可通过 --example-dataset-dir 显式使用生产批准的 example/train 检索池；目标集仍保持独立、不可进入示例池。

ground truth 同时保存来源工作簿、sheet、行号、文件哈希、原始标签、规范化标签、图片哈希和 policy override。旧式 慢线、无当前依据的历史拒收、缺图、条件性结论和冲突记录进入 review queue，不进入准确率 gold。

HTTP API

以下旧 Case/Job API 清单保留用于历史数据兼容：所有内部 GET 须登录，Case 写入及 Job proposals/review/validate/export 均已退役并返回 410。当前写入使用 /api/v1/files 和 /api/v1/datasets，详见 工作台接口。不能使用旧接口绕过人工核验门槛。

• GET /healthz：进程健康检查。
• GET /readyz：SQLite、task registry、运行目录和模型配置就绪检查。
• GET /api/v1/model：模型、推理强度、prompt 版本和 API Key 可用状态。
• GET /api/v1/task-types：读取版本化任务定义。
• GET /api/v1/task-types/{task_id}/examples：读取随任务版本发布的已校对示例。
• POST /api/v1/cases：通过 Responses API 创建并持久化单条 Case 建议。
• GET /api/v1/cases/{case_id}：读取 Case、模型元数据、人工结果和事件记录。
• GET /api/v1/cases/{case_id}/image：在人工复核页回看该 Case 的图片证据。
• PATCH /api/v1/cases/{case_id}/review：接受、纠正或标记单条 Case 为 unresolved。
• POST /api/v1/jobs：multipart 上传任务类型与 Excel。
• GET /api/v1/jobs/{job_id}/events：读取上传、解析、模型、复核、校验和导出事件。
• GET /api/v1/jobs/{job_id}/records：分页读取规范化记录、proposal 和 review。
• POST /api/v1/jobs/{job_id}/proposals：运行该工作簿的 proposal 阶段。
• PATCH /api/v1/jobs/{job_id}/records/{record_id}/review：接受、纠正或 unresolved。
• POST /api/v1/jobs/{job_id}/validate：运行覆盖率、备注、冲突、源文件和 WPS 闸门。
• POST /api/v1/jobs/{job_id}/export：仅在闸门通过后生成 Excel、JSONL 和报告。
• GET /api/v1/jobs/{job_id}/artifacts/{artifact_id}：下载持久化产物。

proposal 响应保留 Responses API 的 response id、模型、状态、延迟、token 用量和检索示例摘要，并始终返回 final=false。SQLite 使用 WAL；服务重启后仍可读取 case、job、record、proposal、review、validation、artifact 和审计事件。旧式无持久化 /api/v1/proposals 与 /api/tasks 已返回 410 Gone。

开发验证

python -m pip install -e ".[dev,docs]"
python -m pytest -q
chatlabel --help
chatlabel --tree
python -m build
mkdocs build --strict

进一步查看：CLI 树、能力地图、Python 接口树。