Easy Dataset：一站式大型语言模型微调数据集创建工具

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的微调需要高质量的结构化数据集。然而，手动创建这类数据集往往耗时且效率低下。Easy Dataset 应运而生——这是一个专为LLM微调设计的开源工具，支持从文档处理到数据集导出的全流程自动化操作。本文将深入解析其核心功能与应用场景。

为什么选择Easy Dataset？

痛点与解决方案

传统流程繁琐：传统数据集创建涉及文本分割、问题生成、答案标注等多步骤，需人工反复操作。
领域知识转化困难：非结构化文档（如Markdown）难以直接用于模型训练。
工具分散：不同环节需使用多个工具，数据流转效率低。

Easy Dataset通过智能文档处理、自动化问答生成和灵活编辑功能，将效率提升300%以上。用户只需上传文档，即可生成兼容OpenAI格式的高质量训练数据。

核心功能解析

1. 智能文档处理：快速分割文本片段

上传Markdown文件后，工具会自动识别语义边界，将长文本切割为逻辑连贯的片段。支持手动调整分段，确保关键信息完整性。

2. 问题生成引擎：从文本提取关键问题

基于LLM接口，系统自动分析文本内容生成相关问题。例如，技术文档中的代码片段可能触发”如何实现X功能？”类问题。

3. 答案生成与编辑

集成主流LLM API（如OpenAI），一键生成答案。提供实时编辑界面，支持人工优化回答质量。

4. 多格式导出兼容性

支持Alpaca、ShareGPT等格式，输出JSON/JSONL文件，满足不同训练框架需求。

5. 企业级功能扩展

自定义系统提示：引导模型生成特定风格的响应
标签管理系统：结构化归类问题
版本控制：追踪数据集迭代记录

技术架构揭秘

分层设计模式

应用层：Next.js + MUI构建响应式界面
服务层：Node.js API路由处理业务流程
核心层：文本分割算法+LLM接口抽象
数据层：本地文件数据库存储项目数据

关键模块实现

文本分割器：基于语义相似度计算确定分割点
提示词工程：中英文问题/答案生成模板分离
LLM客户端：支持Ollama/OpenAI等API扩展

手把手教学：从安装到实战

环境准备（三选一）

桌面客户端：Windows/MacOS/Linux

NPM安装

git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
npm install && npm run build
npm run start

Docker部署

docker build -t easy-dataset .
docker run -d -p 1717:1717 -v /your/local/path:/app/local-db easy-dataset

实战案例：创建技术文档QA数据集

新建项目：配置LLM API密钥（如OpenAI）
上传文档：导入产品说明文档.md
优化分段：合并/拆分自动生成的文本块
批量生成问题：选择需要处理的段落
生成答案：调用API自动填充回答
导出数据集：选择Alpaca格式导出JSONL

进阶技巧与最佳实践

提升数据质量的秘诀

混合人工审核：关键领域答案建议人工复核
提示词调优：修改/lib/llm/prompts目录下的模板文件
分批处理：大型文档建议分章节处理

企业级部署建议

数据库迁移：将local-db替换为MySQL/PostgreSQL
权限控制：基于Next.js中间件实现项目隔离
监控系统：集成Prometheus收集API调用指标

生态与社区

资源汇总

贡献指南

项目采用Apache 2.0许可证，欢迎通过以下方式参与：

提交问题报告
完善国际化资源（locales目录）
扩展LLM接口支持
优化文本分割算法

常见问题解答

Q1：支持非Markdown格式文档吗？

当前版本专注Markdown优化，可通过转换工具处理其他格式。

Q2：生成问题的质量如何保障？

系统提供编辑界面，建议结合人工审核机制。

Q3：最大支持文档尺寸？

理论上无限制，但超过100MB建议分批处理。

Easy Dataset：LLM微调数据集创建工具使用指南