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AFlow

自动化工作流生成框架

AFlow是一个框架，用于自动生成和优化代理工作流。它利用蒙特卡洛树搜索在代码表示的工作流空间中寻找有效的工作流，替代手工开发，展现出在多种任务上超越手工工作流的潜力。AFlow的主要优点包括提高开发效率、减少人力成本，并能够适应不同的任务需求。

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AFlow简介概述

需求人群：

"目标受众为需要自动化工作流生成和优化的开发者、数据科学家和机器学习工程师。AFlow通过减少手动干预，使得用户可以专注于更有价值的任务，如策略制定和结果分析。"

使用场景示例：

在HumanEval数据集上自动生成和优化工作流，提高任务执行效率。

使用MATH数据集进行实验，验证AFlow在数学问题解答上的应用效果。

通过GSM8K数据集测试AFlow在科学问题解答中的性能和准确性。

产品特色：

- 节点(Node)：LLM调用的基本单元，提供接口控制LLM、温度、格式和提示。

- 操作符(Operator)：预定义的节点组合，提高搜索效率，封装常见操作。

- 工作流(Workflow)：LLM调用节点的序列，可表示为图、神经网络或代码。

- 优化器(Optimizer)：使用LLM在蒙特卡洛树搜索变体中探索和完善工作流。

- 评估器(Evaluator)：评估工作流性能，提供反馈以指导优化过程。

- 支持自定义操作符和工作流，适应特定数据集和任务。

- 提供实验数据集和自定义数据集的支持，方便用户进行实验和评估。

使用教程：

1. 配置优化参数，包括数据集类型、样本数量、优化结果保存路径等。

2. 在config/config2.yaml中配置LLM参数，可以参考examples/aflow/config2.example.yaml。

3. 在optimize.py以及optimized_path/template/operator.py和operator.json中设置操作符。

4. 首次使用时，在examples/aflow/optimize.py中设置download(['datasets', 'initial_rounds'])以下载数据集和初始轮次。

5. （可选）添加自定义数据集和相应的评估函数。

6. （可选）如果需要使用部分验证数据，可以在examples/aflow/evaluator.py中设置va_list。

7. 运行优化，使用默认参数或自定义参数启动优化过程。

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