Text2QAGenerator
376 字约 1 分钟
2025-10-09
📘 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。 |

