sgo - 语义梯度优化
使用 LLM 和反事实探针针对评估者群体优化指定实体。
标签
更新于: 2026-09-16能力
典型输入
典型输出
该技能可以做什么
- 下载画像数据集
- 构建实体文档
- 过滤画像数据
- 采样画像群体
- 使用 LLM 生成群体
- 评估实体在群体中的表现
- 探针反事实变更
- 对比评估运行结果
- 审计评估者认知偏误
输入
- 实体文件路径或描述
- LLM API 密钥
- 群体过滤参数
- 变更配置文件
- 运行标签
输出
- 实体 Markdown 文件
- 群体 JSON 文件
- 评估汇总与分级拆解
- 语义梯度排序报告
- 偏误审计 Markdown 报告
要求
- SGO 代码库安装
- 包含 uv 或 pip 的 Python 环境
- .env 文件中配置的 LLM API 密钥