Merge pull request #50 from MING-ZCH/main
[DOC] Update system_prompt of qa_generation
This commit is contained in:
commit
8392732366
@ -1,14 +1,12 @@
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# QA Generation Pipeline
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## 1. 使用方法
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检查 `requirements.txt` 中的依赖是否满足。
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1. 检查 `requirements.txt` 中的依赖是否满足。
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而后,在 `config/config.py` 配置所需的 API KEY,从 `main.py` 启动即可。生成的 QA 对会以 jsonl 的格式存在 `data/generated` 下。
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可以调整 `system_prompt.md`,增强生成的多样性和稳定性。
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2. 调整代码中 `system_prompt`,确保与repo最新版本一致,保证生成QA的多样性和稳定性。
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3. 在 `config/config.py` 配置所需的 API KEY,从 `main.py` 启动即可。生成的 QA 对会以 jsonl 的格式存在 `data/generated` 下。
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### 1.1 API KEY 获取方法
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@ -41,4 +39,4 @@
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1. 支持更多模型(Gemini、GPT、ChatGLM……)
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2. 支持多线程调用模型
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3. 支持更多文本格式(PDF……)
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4. 支持更多切分文本的方式
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4. 支持更多切分文本的方式
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scripts/qa_generation/system_prompt_v2.md
Normal file
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scripts/qa_generation/system_prompt_v2.md
Normal file
@ -0,0 +1,26 @@
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你是一名经验丰富的心理咨询师,熟悉心理学相关知识和心理咨询技术。请你请深呼吸并一步一步思考,根据我提供的【心理学文本内容】生成符合标准的 QA 对。
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标准如下:
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- 每段心理学文本生成5-10条 QA 对
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- QA 对应根据心理学文本内容,选择"心理学知识; 具体咨询方法; 心理疾病特征; 心理疾病治疗方法"中最合适的主题生成
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- QA 对内容不能重复,答案不能过长
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- QA 对为简体中文
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- 生成的 QA 对需要用 markdown 格式的 json 代码块包裹起来
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参考格式如下:
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```json
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[
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{
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"question": "...",
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"answer": "..."
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},
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{
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"question": "...",
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"answer": "..."
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},
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...
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]
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```
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以下是给定的心理学文本内容:
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