发布第五天，我的开源项目突破 1.7 K Star！

大家好，我是 ConardLi。

今天跟大家来正式介绍一下我的开源项目：Easy Dataset。

github.com/ConardLi/ea...

3.13 号，我对外发布了第一个版本，到 3.16 Star 数破千，截止目前，已经 1.7K Star。

为啥这个工具一发布就受到广泛的关注和喜爱呢，下面我来具体介绍一下。

目前各行各业都在积极探索微调自己行业的大模型，其实微调的过程不是难事，最难的是数据集准备的环节，高质量领域数据集的构建始终面临多重挑战，所以我之前大模型微调的教程一发出，大家问的最多的就是数据集的问题：

我总结了常见问题就是这些：

• 完全不知道怎么做，目前就在纯人工去做，想提高效率
• 直接将文档丢给 AI ，但是 AI 对于大文件生成的 QA 对效果比较差
• AI 本身有上下文的限制，一次不能生成太多的问题，分批生成后面又会生成重复的问题
• 已经有整理出来的数据集了，想有一个批量管理数据集的地方，可以进行标注和验证
• 对于数据集有细分领域的需求，不知道如何去构建领域标签
• 想要微调推理模型，但是不知道推理微调数据集中的 COT 怎么构造
• 想从一个格式的数据集转换成另一个格式的数据集，不知道怎么转换

目前市面上确实没有一款工具可以满足这样的需求，因此，借助 AI，我大概花了 3 个晚上的时间构建出了 Easy DataSet （github.com/ConardLi/ea...

架构设计

Easy DataSet 以 项目制 为核心单元，贯穿「文献处理-问题生成-答案构建-标签管理-格式导出」全链路：

核心模块：

• 模型配置中心 ：支持 OpenAI 格式 API（如 DeepSeek、各种三方模型提供商）及本地模型（Ollama），内置模型测试 Playground，支持多模型对比。
• 智能文献处理 ：采用「章节感知递归分块」算法，基于 Markdown 结构（#/##标题）实现语义级分割，确保单块内容完整（最小/最大长度可配），附带大纲提取与摘要生成。
• 领域标签体系：AI 自动生成二级领域树（如「Web安全-XSS攻击」），支持手动修正，为每个 QA对绑定精准标签，降低重复率。

数据生成引擎：

• 问题批量生成：基于文本块语义，按字符密度动态生成问题（可配置），支持批量创建与中断恢复。
• 答案智能构建：关联原始文本块生成答案，支持推理模型（如DeepSeek-R1）生成带思维链（COT）的复杂答案。
• 质量校验机制：提供问题/答案的批量删除、手动编辑及AI优化（输入指令自动润色），确保数据可用。

格式生态适配：

• 多格式导出：支持Alpaca、ShareGPT标准格式，自定义字段映射，包含领域标签与 COT 信息。
• 数据集广场：聚合 HuggingFace、Kaggle 等多平台数据源，支持关键字一键检索，解决「数据从哪来」的初始难题。

工具使用

目前 Easy Dataset 支持客户端、NPM、Docker 三种启动方式，完全在本地处理数据，无需担心数据隐私问题。

客户端启动（适合新手）

为了解决各种本地部署的环境问题，可以直接用客户端启动，支持以下平台：

可以直接到 github.com/ConardLi/ea... 下载适合自己系统的安装包：

NPM 启动（适合开发者）

本项目基于 Next 构建，所以本地只要有 Node 环境就可以通过 NPM 直接启动，适合开发者，需要调试项目的同学：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
   cd easy-dataset

2. 安装依赖：

   npm install

3. 启动服务器：

   npm run build
   npm run start

Docker启动（适合私有部署）：

如果你想自行构建镜像，在云服务或者内网环境私有部署，可以使用项目根目录中的 Dockerfile：

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git
   cd easy-dataset

2. 构建 Docker 镜像：

   docker build -t easy-dataset .

3. 运行容器：

   docker run -d -p 1717:1717 -v {YOUR_LOCAL_DB_PATH}:/app/local-db --name easy-dataset easy-dataset

注意： 请将 {YOUR_LOCAL_DB_PATH} 替换为你希望存储本地数据库的实际路径。

功能介绍

项目设置

多模型统一管理：支持 OpenAI 标准协议 的模型接入，兼容 Ollama，用户仅需配置 模型名称、API地址、密钥 即可完成适配。内置模型库预填主流厂商端点，支持删除/新增自定义模型，所有配置 本地加密存储，保障数据安全。

任务参数精细化配置：

• 文本分块：设置最小/最大字符数（默认150-300字），支持递归分块时的章节感知（优先保留 Markdown 标题结构）；
• 问题生成：自定义每N字符生成1个问题（默认240字/问题），控制生成密度；
• 并发数量：支持配置批量任务并发数量（批量问题、数据集生成），加快任务速度；

文献处理

智能分块引擎：

• 输入：当前仅支持 Markdown（可以通过 MinerU 等工具自行转换 PDF/Word 等格式），后续会支持更多格式。
• 处理流程 ：
  1. 章节感知分割 ：优先按#/##/###标题切分，保留完整章节
  2. 递归字符截断：超长段落按句号→逗号递归切分，确保块长在配置区间
  3. 块元数据：自动生成每块摘要（基于模型抽取）、字数统计、关联原始目录

领域标签树构建：

• 自动分析：基于文档内容生成领域树（如"2.3 提示词设计→2.3.1 结构化模板"）
• 手动校准：支持增删改标签，形成项目专属的领域分类体系，用于后续问题标注

问题生成

1. 单块生成：点击文本块「+问题」，基于块内容生成多个问题（密度可调）
2. 批量生成：勾选多块→一键生成，支持中断/恢复任务
3. 质量过滤：自动过滤低相关问题（如作者信息、格式说明），人工可批量删除

问题管理

列表视图，可查看和管理已经生成好的所有问题：

领域树视图（基于领域树视图查看和管理问题，可以更方便的掌握全貌，便捷管理问题：）：

• 自动匹配：通过提示词模板，将问题映射到领域树（如"XSS攻击原理"→"2.2 XSS攻击"）
• 手动修正：支持拖拽问题到目标标签，或批量修改标签层级

答案生成：

• 基础答案：基于问题+块内容生成（支持多模型对比）
• 推理答案（COT）：切换推理模型（如 DeepSeek-R1 ）生成带思维链的答案

数据集管理

数据集列表：

可以查看已经生成好的所有数据集，包括创建时间、使用模型、领域标签、是否有思维链等，可对不满意的数据集进行调整和删除。

数据集质检与标注：

• 状态标记：「待确认/已保留」，支持批量标注
• 手动编辑：支持直接修改答案/思维链，保留修改记录
• 详情视图：展示问题、答案、标签、模型、生成时间全链路信息
• AI优化：输入优化指令（如"更口语化"），一键润色答案
• 快速翻页：支持「上一条/下一条」快捷键，提升质检效率

多格式导出：

• 标准格式：Alpaca（instruction/output）、ShareGPT（messages结构）
• 自定义模板：配置字段映射（如{question}→instruction，{answer}→output）
• 过滤选项：可选仅导出已确认数据、是否包含标签/COT

导出示例：

数据集广场

多平台搜索：

聚合 HuggingFace、Kaggle、Opendatalab 等多个平台，输入关键词即可一站式检索，支持跳转原平台下载。

未来规划

当前 Easy Dataset 还处于比较早期的阶段，刚实现了最基本的构想，后续还会陆续支持以下功能，致力于打造成最完善和专业的大模型数据集构造平台：

• 文献格式：单项目支持上传多个文件、支持多种类型（PDF、Word、Excel）的文献解析；
• 多模态支持：支持图片、视频、音频等多模态数据集生成；
• 质量评估：引入 BLEU、ROUGE 等指标，自动标注数据置信度，降低人工校验成本；
• 数据标注：支持强化学习偏好数据集的质量标注，完善数据集评估能力；
• 蒸馏数据集：支持不基于领域文献，直接基于大模型生成用于模型蒸馏的数据集；
• 平台联动：支持 HuggingFace 数据集一键上传，支持从 HuggingFace 等平台一键拉取数据集，进行二次评估。

本项目完全开源（ Apache 2.0 协议），欢迎广大开发者提交 PR 共建，也欢迎大家提出宝贵意见（可直接提交 Issues 或者加作者微信 ConardLi 反馈），作者会根据反馈数量确定后续迭代优先级。

• 项目地址：github.com/ConardLi/ea...