Distilabel의 Pipeline Samples는 합성 데이터 프레임워크를 연구 재현 카탈로그로 바꾼다
Distilabel의 Tutorials 섹션은 synthetic data framework를 단순 SDK가 아니라 ORPO·DPO·retrieval·judge·structured generation 실험을 바로 복제할 수 있는 실행형 cookbook으로 재포지셔닝한다.
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#Data Pipeline
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CocoIndex는 에이전트의 신선한 컨텍스트를 배치가 아닌 상태 동기화 문제로 다룬다
cocoindex-io/cocoindex는 RAG와 에이전트용 인덱싱을 단순 임베딩 배치가 아니라 declarative target state와 incremental sync 문제로 재정의해, 코드·문서·회의록·PDF·Slack 같은 소스를 항상 최신 컨텍스트로 유지하려는 엔진이다.
DataFlow는 LLM 데이터 준비를 스크립트에서 시스템으로 끌어올린다
데이터 중심 AI 시대에는 좋은 모델보다 좋은 데이터 파이프라인이 더 큰 차이를 만든다. DataFlow는 생성, 평가, 필터링, 정제를 하나의 실행 가능한 시스템으로 묶는다.
NeMo Data Designer는 합성 데이터를 프롬프트가 아니라 파이프라인으로 만든다
합성 데이터의 품질은 더 좋은 프롬프트 한 줄보다 컬럼 간 상관관계, 검증, 반복 가능한 생성 파이프라인에서 결정된다.