10.1《3步用ChatGPT+LangChain打造高质量私有数据集,模型效果提升200%》
3步用ChatGPT+LangChain打造高质量私有数据集,模型效果提升200%
实战构造私有的微调数据集
一、私有数据集构建方法论
构建高质量私有数据集需要遵循"三高三全"原则:
- 高相关性:数据必须与业务场景强关联(如客服对话场景需包含多轮对话数据)
- 高纯净度:噪声数据比例需控制在3%以内(通过正则过滤和人工抽检实现)
- 高多样性:覆盖业务场景90%以上的case类型
- 全生命周期:数据采集→清洗→标注→增强→版本管理全流程闭环
二、使用ChatGPT自动生成训练数据
2.1 提示工程模板设计
PROMPT_TEMPLATE = """
你是一个专业的数据标注助手,请根据以下要求生成训练数据:
1. 场景类型:{scene_type}
2. 输出格式:JSON格式ÿ