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。

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

仅依赖 Python 标准库。API 模式通过 urllib 调用 OpenAI 兼容的 POST .../v1/chat/completions（OPENAI_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：text、content、body、正文、文本；否则使用第一列。

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• 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_id、row_index、chunk、question、answer，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：rows、chunks、questions_generated、qa_pairs_written、errors。

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。

这个工具质量不错，文档写得很清楚，配置和使用都比较简单。它能把 CSV 里的文本自动切成小块，然后用大模型生成问答对，输出可以直接用来训练的数据。没有联网也能先测试，这点很实用。主要问题是切块方式比较简单，没有智能分段；另外生成的问题质量完全取决于模型，没有额外的质量把关环节，大批量生成时可能需要自己再筛选一遍。总体来说能满足基本需求，但还有提升空间。