📘 概述

Text2QAGenerator 是一个基于大语言模型（LLM）的问答对生成算子。它接收包含文档片段的输入，并自动生成具体的问题（Question）和答案（Answer）对。该算子首先会根据输入文本生成用于指导提问的提示词，然后再利用这些提示词和原文生成最终的QA对。

__init__函数

def __init__(self,
             llm_serving: LLMServingABC
             ):

init参数说明

参数名	类型	默认值	说明
llm_serving	LLMServingABC	必需	大语言模型服务实例，用于执行推理与生成。

Prompt模板说明

Prompt 模板名称	主要用途	适用场景	特点说明

run函数

def run(
    self,
    storage: DataFlowStorage,
    input_key:str = "text",
    input_question_num:int = 1,
    output_prompt_key:str = "generated_prompt",
    output_quesion_key:str = "generated_question",
    output_answer_key:str = "generated_answer"
    ):

参数

名称	类型	默认值	说明
storage	DataFlowStorage	必需	数据流存储实例，负责读取与写入数据。
input_key	str	"text"	输入列名，对应包含文档片段的字段。
input_question_num	int	1	每个文档片段需要生成的问题数量。
output_prompt_key	str	"generated_prompt"	输出列名，对应中间生成的提问提示词字段。
output_quesion_key	str	"generated_question"	输出列名，对应生成的问题字段。
output_answer_key	str	"generated_answer"	输出列名，对应生成的答案字段。

🧠 示例用法

🧾 默认输出格式（Output Format）

字段	类型	说明
(input_key)	str	输入的文档文本（保留）。
generated_prompt	str	中间生成的提问提示词。
generated_question	str	模型生成的问题。
generated_answer	str	模型生成的答案。