Dify智能体模型微调（Fine-tune）语料生成器Ai工作流

🧬 模型微调（Fine-tune）语料生成器

该工作流是一个为 AI 开发者和研究人员设计的、高度自动化的模型微调训练数据集生成工具。它的核心功能是，接收用户上传的原始文档资料，并利用一个具有超长上下文能力的大语言模型（LLM），将这些非结构化的内容，智能地转换成符合行业标准的、用于模型微调的 JSONL 格式问答（Q&A）语料。

上传源文档与定义触发词

工作流的起点是用户提供两项关键输入：

• 语料文件 (attachments): 用户上传一个或多个包含源知识的文档文件（如 PDF、TXT、Markdown 等）。
• 触发词 (trigger): 用户输入一个简短的句子，这个句子将作为生成数据中每一条记录的 system prompt（系统提示词），用于定义微调后模型的角色或身份（例如：“你是一个专业的Dify客服助手”）。

内容提取与预处理

在接收到文件后，工作流会进行标准化的预处理：

1. 文档提取器：首先，该节点会读取所有上传的文件，并将它们的内容提取为纯文本。
2. 代码执行：一个 Python 代码节点会将所有文档的文本合并成一个单一的长字符串，并截取前 80,000 个字符。这样做是为了在保证内容丰富度的同时，有效控制输入到后续大模型的 Token 数量，防止超出限制。

AI 生成结构化问答对

这是整个工作流的核心。经过预处理的文本内容和用户定义的“触发词”，会被送入一个扮演“LLM 科学家”的大语言模型节点，该节点被赋予了极其明确和严格的任务指令：

1. 创造问题：基于输入的文本内容，构思并生成 10 个贴近日常、通俗易懂的“问题”（user message）。
2. 构建答案：针对每一个生成的问题，从源文本中寻找依据，并结合合理的演绎，撰写出忠于原文的“解答”（assistant message）。
3. 格式化输出：将“触发词”（system message）、“问题”（user message）和“解答”（assistant message）这三者，严格按照JSONL 格式进行封装。每一组“系统-用户-助手”对话，都构成一个独立的 JSON 对象，并以换行分隔。

输出可直接用于微调的语料

工作流的“结束”节点，会直接输出由 LLM 生成的、原始的 JSONL 格式文本。这个输出不是一段普通的对话回复，而是一份可以直接被复制、保存为 .jsonl 文件，并用于启动模型微调训练任务的、机器可读的数据集。

主要特点

• 自动化语料生成：将过去需要耗费大量人力进行编写、整理和格式化的微调数据准备工作，变成了一个高效、自动化的流程。
• 严格的 JSONL 格式遵循：通过在 Prompt 中提供精确的指令和示例，强制 LLM 输出符合行业标准 {"messages": [{"role": "system", ...}]} 的 JSONL 格式，确保了产出数据的可用性。
• 可自定义的 System Prompt：用户通过输入“触发词”，可以直接定义生成数据集中所有 system message 的内容，这对于训练具有特定角色、性格或能力的微调模型至关重要。
• 长文本处理能力：工作流通过“截断”和选用具有 128K 超长上下文窗口的大模型（Qwen2.5-72B），能够处理和理解大规模的文档资料，保证了生成问答对的广度和深度。

重要提示

如工作流描述中所述，AI 自动生成的内容仅供参考，可能存在事实错误（幻觉）、内容疏漏或格式问题。在将生成的语料用于实际的模型微调之前，强烈建议进行人工校对和修正。

非常适合需要为开源大模型（如 Llama、Qwen 等）准备自定义微调数据集的 AI 开发者、研究人员和爱好者。它极大地降低了 fine-tuning 的入门门槛，将最耗时的数据准备工作，效率提升了数倍。