【风电功率预测】一次把风电预测做稳：时间对齐、分箱口径、极端样本三件套
2026/1/19 16:52:53
Easy Dataset是一个基于GUI的统一框架，通过"文档解析→混合分块→问答生成→数据导出"的完整流程，从异构文档中提取高质量微调数据。该框架支持多种文档格式，采用混合分块策略和角色驱动的问答生成方法，能自动创建多样化问答对。实验表明，使用Easy Dataset合成的数据集微调Qwen2.5-7B模型，在金融问答任务上从3.2分提升至59.6分，同时保持模型的通用能力，为LLM微调提供了高效可靠的数据解决方案。
Easy Dataset是一个基于图形用户界面（GUI）的统一框架，通过 “文档解析→混合分块→问答生成→数据导出” 的完整流程，解决了现有工具难以从异构文档中有效提取高质量微调数据的痛点。该框架支持 PDF、DOCX、Markdown 等多种格式，采用角色驱动的问答生成策略，能自动创建多样化的问答对。实验表明，使用 Easy Dataset 合成的数据集微调 Qwen2.5-7B 模型，在金融问答任务上从 3.2 分提升至 59.6 分，同时保持了模型的通用能力。
论文学习
整体框架
Easy Dataset 遵循 “输入→处理→输出” 的核心流程，通过五个关键环节实现从原始文档到高质量微调数据集的自动生成：首先进行文档解析，支持 PDF、DOCX、Markdown 等多种格式的智能识别；然后采用混合分块策略，结合长度、结构和语义信息将文本分割成合适的块；接着通过问答生成模块，支持朴素和角色驱动两种生成模式；之后进行数据清洗和质量控制；最后以 Alpaca、ShareGPT 等标准格式导出。整个框架通过直观的 GUI 界面实现零代码操作，支持人工介入的质量控制，形成了完整的端到端数据合成流水线。
详细流程
文档解析：采用分层处理策略。对于 PDF 文档，简单布局使用 pdf2md 工具直接提取文本，复杂布局则先通过布局分析检测内容区域，文本区域直接提取，视觉区域使用视觉语言模型（VLM）解析。DOCX 文档使用 Mammoth 库转换为 Markdown 格式，既保持原有语义又避免冗余格式噪声。对于包含图片、公式、表格的复杂 PDF，框架集成了 MinerU 等先进工具，能精确还原原始文档布局，输出按分页和语义分段的 Markdown 格式
混合分块（HybridChunking）策略：采用 “粗粒度分割→混合切分合并→人工调整” 的三步骤流程。首先基于换行符进行初始粗粒度分割，然后对长块使用用户定义的分隔符递归切分，短块则根据长度约束进行合并，确保不破坏语义单元。对于自动规则失效的边缘情况，框架提供可视化文本分块界面，支持细粒度手动调整。这种混合设计平衡了自动化和用户控制，显著提高了文本块的一致性和可靠性
角色驱动问答生成: 采用两阶段流水线：角色合成阶段和角色引导问答生成阶段。在角色合成阶段，系统自动生成多样化的（Genre, Audience）对，其中 Genre 描述询问意图和对话风格，Audience 刻画提问者的认知状态和知识背景。例如，（动机，初学者）角色引导模型生成简单、鼓励性的问题，帮助新手建立信心。在角色引导问答生成阶段，这些角色引导 LLM 基于文本块从不同角度生成多样化问题，每个问题对应一个基于问题、源文本块和角色的答案，形成增强的问答对。
问答生成 Prompt设计: 在问题生成阶段，系统提示允许细粒度控制问题风格、目标受众和语气，支持简洁、详细或指令性等不同类型。为提高模型泛化能力，框架引入了随机标点删除机制，随机移除问号以防止模型过度依赖标点线索。在答案生成阶段，采用知识增强提示策略，提示包含问题和对应源文本，确保 LLM 生成的答案与源内容语义对齐、事实一致。当使用具有思维链（CoT）能力的推理 LLM 时，中间推理步骤也包含在问答对中，提高可解释性。
答案生成 Prompt
根据用户问题和提供的参考文档，生成准确、简洁的答案： 用户问题：{问题} 参考文档：{文档内容} 要求： 1. 答案必须基于参考文档内容 2. 保持语言风格一致 3. 如果涉及数字，确保准确性 4. 提供必要的解释和上下文评估 Prompt
请扮演一名公正的评估者，对 AI 助手回答用户问题的质量进行评估。您将获得以下信息： 1. 原始用户问题（问题） 2. 一个包含与用户问题直接相关的信息的标准答案（真实值） 3. 人工智能助手的回答（预测） 请对以下内容进行详细评估，重点考察准确性，评分范围为 0 至 5 分。 评估方法： 1. 仔细阅读问题、助手的回答以及真实值答案。 2. 识别并列出真实值中的所有关键事实陈述。 3. 对每个事实，判断其是否在助手的回答中得到正确反映。 4. 根据事实匹配的程度，给出最终的正确性得分。如果真实值中的所有事实都在 AI 回答中得到正确反映，则得 5 分；如果没有一个正确，则得 0 分。 请 仔 细 分 析 答 案 的 正 确 性。 最 后， 以如下 JSON 格式提供得分结果： [ { ”correctness”: ”3” } ] 问题 { 问题 } 预测 { 预测 } 真实值 { 真实值 }实验结果分析
在金融问答任务上展现出卓越的性能提升效果。实验使用 Qwen2.5-7B-Instruct 模型，在 5 份最新金融报告（知识截止日期后）上进行微调，采用 LLM-as-a-judge 方法（DeepSeek-V3 API）进行评估。结果显示，基础模型在领域知识测试中仅得 3.2 分，使用朴素合成方法微调后提升至 57.0 分，而采用角色驱动合成方法进一步提升至 59.6 分，相比基础模型提升了 18 倍多。更重要的是，微调后的模型在 MMLU、CMMLU、HellaSwag、MATH、HumanEval 等通用基准测试上保持了原有性能，证明了 Easy Dataset 在注入领域知识的同时不会损害模型的通用能力。
总结
Easy Dataset 作为一个统一且可扩展的框架，通过自适应文档处理和角色驱动数据合成两大创新，成功解决了从非结构化文档合成高质量 LLM 微调数据的关键挑战。其核心创新点包括：引入了 HybridChunking 混合分块策略，实现了结构感知和语义保持的文本分割；提出了角色驱动的数据合成方法，通过 Genre-Audience 对和知识增强提示生成多样化且准确的问答对；构建了完整的人在回路质量控制机制，确保了数据的可靠性。 但其只是通过LLM进行数据合成，合成的数据不那么可信，结合知识图谱进行数据合成可以更好的解决可信问题
如何系统的学习大模型 AI ？
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。