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data-synthesis

by @erxiong0

从 CSV 语料切块后,用同一套 LLM 接口依次生成问题与答案,输出 JSONL 训练数据。 适用于文档/表格语料合成 QA、微调数据准备;支持 OpenAI 兼容网关与内网 Qwen 等服务。

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📖 About This Skill


name: data-synthesis description: >- 从 CSV 语料切块后,用同一套 LLM 接口依次生成问题与答案,输出 JSONL 训练数据。 适用于文档/表格语料合成 QA、微调数据准备;支持 OpenAI 兼容网关与内网 Qwen 等服务。

Data Synthesis

流程概览

CSV 语料 → 按字符切块 → 每块生成问题列表 → 对每个问题基于该块生成答案 → 写出 JSONL。 不包含单独的小模型质量过滤环节。

| 阶段 | 说明 | |------|------| | 输入 | 带表头的 CSV,需有一列长文本可供切块 | | 切块与遍历 | scripts/synthesize_qa.py | | 问题生成 | 每个文本块调用一次 LLM | | 答案生成 | 每个「块 + 问题」调用一次 LLM | | 输出 | 每行一条 JSON(JSONL) |

Agent 建议执行顺序

1. 准备:运行 scripts/parse_file.py,确认列名、行数、文本列与内容预览。 2. 合成:运行 scripts/synthesize_qa.py,得到 JSONL。 3. 模式:未开启 API 时为 dry-run(不联网);设置 DATA_SYNTHESIS_USE_API=1 后走真实推理。若网关需要鉴权,再配置 OPENAI_API_KEY

脚本与依赖

| 脚本 | 作用 | |------|------| | scripts/parse_file.py | 校验 CSV,输出列名、行数、detected_text_column、文本预览 | | scripts/synthesize_qa.py | 完整 QA 流水线;默认输出 <输入文件名_stem>_qa.jsonl,可用 -o 指定路径 |

仅依赖 Python 标准库。API 模式通过 urllib 调用 OpenAI 兼容POST .../v1/chat/completionsOPENAI_BASE_URL 可写成根路径 .../v1,也可写成完整 URL 直至 .../chat/completions)。

命令示例

# 1. 检查语料
python scripts/parse_file.py path/to/corpus.csv

2. 本地 dry-run(不写密钥、不调外网)

python scripts/synthesize_qa.py path/to/corpus.csv -o path/to/out.jsonl

内网 Qwen 示例(与环境变量一致,推荐):

export DATA_SYNTHESIS_USE_API=1
export OPENAI_BASE_URL='http://xxx'
export DATA_SYNTHESIS_MODEL='xxx'
export DATA_SYNTHESIS_MAX_TOKENS=2000
export DATA_SYNTHESIS_TEMPERATURE=0.7

python scripts/synthesize_qa.py path/to/corpus.csv \ --text-column text \ --chunk-size 6000 \ --chunk-overlap 200 \ --sleep 0.3 \ -o path/to/out.jsonl

仅用命令行指定模型(与上面环境变量二选一即可):

python scripts/synthesize_qa.py path/to/corpus.csv \
  --text-column text \
  --model xxx \
  -o path/to/out.jsonl

常用参数:--max-rows 试跑前几行;--sleep 控制请求间隔。勿在已设置 DATA_SYNTHESIS_MODEL 时再传冲突的 --model

输入格式

  • CSV 第一行为表头。
  • 文本列自动匹配:textcontentbody正文文本;否则使用第一列
  • 手动指定:--text-column 列名
  • 输出格式

  • JSONL:每行一个对象,主要字段包括 chunk_idrow_indexchunkquestionanswer,以及 source_fields(除主文本列外、值非空的其它列)。
  • 运行结束会在标准输出打印统计 JSON:rowschunksquestions_generatedqa_pairs_writtenerrors
  • 能力与局限

    能力: 适合从表格语料批量得到结构化 QA,便于后续清洗与训练;出题与作答共用同一模型与网关配置。

    局限: 切块为字符滑动窗口,不是按段落语义切分;问题列表依赖模型返回可解析的 JSON,失败会记入 errors