输入
5 条内置 WARC 形态记录
网页抓取记录需要经过解码、语言过滤、分块、嵌入和写出，同时保留稳定的来源 ID。
从 Common Crawl WET/WARC 输入准备检索或训练数据时使用。
# Uses the default Ray runner python examples/common_crawl.py
在引入独立向量数据库前，可以先对有限问答语料完成一次离线语义匹配验证。
在静态语料上原型验证检索或相关问题匹配时使用。
# Uses the default sample and model settings python examples/llms_red_pajamas.py
近重复文本需要以可复现方式分组，并保留可检查的候选对与聚类决策。
在分词、训练或嵌入前清洗文本时使用。
# No model-specific dependency required python examples/minhash_dedupe.py
图像字节需要批量解码与分析，同时保留元数据并输出可检查的预览。
在接入真实数据集前验证图像 UDF 批处理与文件输出时使用。
# Pillow is the only example-specific dependency python examples/querying_images.py
提示词表需要可复现的批量生成路径，并用清单把每张图片与来源行关联起来。
在启用扩散模型和 GPU 前，本地检查流水线行为时使用。
# Placeholder is the default backend python examples/image_generation.py
文本与图像 Prompt 需要保持行对齐的纯文本、结构化和原始输出，并同时支持 Python 与 SQL。
在更大的 Relation 工作流中加入模型调用前，先了解 Prompt 契约。
export OPENAI_API_KEY=your_openai_key python examples/basic_prompt.py
音频分析需要把转写级元数据与每个字幕分段的可搜索嵌入组合起来。
在启用 Whisper 或托管摘要前验证音频到检索流水线时使用。
# Placeholder transcription; local summary; real embeddings python examples/voice_ai_analytics.py