📘 概述

CondorGenerator 是一个两阶段合成 SFT (Supervised Fine-Tuning) 格式数据的算子。它基于预置的知识树标签，第一阶段生成不同难度级别的问题，第二阶段为每个问题生成对应的答案。该算子能够从零开始创建多样化的指令微调数据集。

__init__函数

def __init__(self, llm_serving: LLMServingABC = None, num_samples=15, use_task_diversity=True):

init参数说明

参数名	类型	默认值	说明
llm_serving	LLMServingABC	None	大语言模型服务实例，用于执行推理与生成。
num_samples	int	15	生成样本的总数。当数量较大（如大于5000）时，建议增加知识树标签以保证数据丰富度。
use_task_diversity	bool	True	是否使用预设的任务场景来增强生成问题的多样性。

Prompt模板说明

run函数

def run(self, storage: DataFlowStorage):

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。

🧠 示例用法