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docs: required_columns description is incomplete for LLM and multimodal columns

Aperta Adatta ai principianti
  • Qualcosa non va?
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I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@nightcityblade ci sta già lavorando.

Dal 9/10/2026.

  • #1041 di @rksharma-owg — aperta

Valutazione

Difficoltà
2/5
Tempo stimato
1-3 ore
Idoneità per principianti
65/100
Tipo di issue
Documentazione
Chiarezza
Specificata chiaramente
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
documentation

Direzione di ricerca

Inizia dall'elenco puntato required_columns in fern/versions/latest/pages/concepts/columns.mdx (intorno alle righe 222-230), poi leggi le proprietà required_columns in packages/data-designer-config/src/data_designer/config/column_configs.py per LLMTextColumnConfig, ImageColumnConfig e EmbeddingColumnConfig. È completato quando la documentazione elenca ogni sorgente: le variabili Jinja2 di prompt e system_prompt, i nomi delle colonne di multi_modal_context e target_column per gli embedding. Conferma il comportamento previsto con un maintainer prima di modificare, poiché la issue è in attesa di triage.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

bug triaged
Priority Level

Low (Cosmetic / Minor)

Describe the bug

The concept documentation for required_columns in fern/versions/latest/pages/concepts/columns.mdx states that for LLM/Expression columns, dependencies are derived solely from Jinja2 {{ variables }}:

  • For LLM/Expression columns: extracted from Jinja2 template {{ variables }}

However, in packages/data-designer-config/src/data_designer/config/column_configs.py, LLMTextColumnConfig (and inheriting classes) also derives dependencies from:

  1. Jinja2 variables inside system_prompt (when provided)
  2. Column names referenced in multi_modal_context (ctx.column_name)

Additionally, ImageColumnConfig derives dependencies from multi_modal_context, and EmbeddingColumnConfig depends on target_column.

The current documentation wording is incomplete regarding how DAG column dependencies are assembled. Updating this section will help users properly understand DAG generation ordering when using multimodal context and system prompts.

Steps/Code to reproduce bug
import data_designer.config as dd

col = dd.LLMTextColumnConfig(
    name="summary",
    model_alias="test-model",
    prompt="Summarize this text",
    system_prompt="Context: {{ user_persona }}",
    multi_modal_context=[dd.ImageContext(column_name="image_input")]
)

# Inspect computed required_columns
print(col.required_columns)
# Output: ['user_persona', 'image_input']
# The docs state required_columns only extracts from Jinja2 template prompt,
# missing system_prompt and multi_modal_context dependencies.
Expected behavior

The required_columns section in columns.mdx should accurately list all sources of dependencies for LLM and multimodal columns:

  • Variables in prompt and system_prompt Jinja2 templates ({{ variables }})
  • Column names referenced in multi_modal_context
  • target_column for embedding columns
Agent Diagnostic / Prior Investigation

Investigated the documentation and source codebase:

  • Checked fern/versions/latest/pages/concepts/columns.mdx (lines 222–230).
  • Inspected implementation in packages/data-designer-config/src/data_designer/config/column_configs.py:
    • LLMTextColumnConfig.required_columns (lines 197–209): extracts from self.prompt, self.system_prompt, and self.multi_modal_context.
    • ImageColumnConfig.required_columns (lines 637–648): extracts from self.prompt and self.multi_modal_context.
    • EmbeddingColumnConfig.required_columns (lines 589–591): returns [self.target_column].
  • Confirmed that dataset builders rely on these exact dependencies for topological sorting in the DAG execution plan.
Additional context

I would be happy to contribute a fix after this issue is triaged and the intended behavior is confirmed.

Checklist
  • I reproduced this issue or provided a minimal example
  • I searched the docs/issues myself, or had my agent do so
  • If I used an agent, I included its diagnostics above
Lingua principale
Python
Stelle
2.3k
Fork
227
Merge medio
22h 51m
PR unite (30g)
61

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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