Calibrate QA Mapper
基于参考文本校准问答对，使问答对更详细、准确，并贴合参考文本的语言风格。
本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用同以下指令进行安装：
pip install py-data-juicer
核心参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| input_path | string | 是 | - | 输入JSON文件路径 |
| output_path | string | 是 | - | 输出JSON文件路径 |
| api_model | string | 是 | - | LLM模型名称，如 'qwen2.5-72b-instruct' |
| api_endpoint | string | 否 | - | API端点URL |
| response_path | string | 否 | choices.0.message.content | 响应内容路径 |
| text_key | string | 否 | text | 参考文本字段名 |
| query_key | string | 否 | query | 问题字段名 |
| response_key | string | 否 | response | 回答字段名 |
使用方法
python scripts/run_calibrate_qa_mapper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path> --api_model <model_name> [--api_endpoint <endpoint>] [--response_path <path>] [--text_key <key>] [--query_key <key>] [--response_key <key>]
实现原理
参照测试代码 test_calibrate_qa_mapper.py 中的 _run_op 函数：
# 1. 初始化算子（必须指定api_model）
op = CalibrateQAMapper(api_model='qwen2.5-72b-instruct')
# 2. 处理样本
samples = [{'text': reference, 'query': '...', 'response': '...'}]
result = op.process(samples) # 使用process处理批次
输入输出格式
输入格式 (JSON数组)
[
{
"text": "参考文本，包含语言风格示例...",
"query": "原始问题",
"response": "原始回答"
}
]
输出格式 (JSON数组)
[
{
"text": "参考文本，包含语言风格示例...",
"query": "校准后的问题",
"response": "校准后的回答"
}
]
示例
示例1：基本用法
python scripts/run_calibrate_qa_mapper.py --input_path example_input.json --output_path output.json --api_model "qwen2.5-72b-instruct"
示例2：指定API端点
python scripts/run_calibrate_qa_mapper.py --input_path example_input.json --output_path output.json --api_model "qwen2.5-72b-instruct" --api_endpoint "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"
注意事项
- 必须设置环境变量：使用前需设置 API key
bash export OPENAI_API_KEY=your_api_key # 或 export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key - api_model 参数必须指定
- 输入数据需要包含 text（参考）、query（问题）、response（回答）三个字段
- 该算子调用 LLM API，可能需要较长时间
