📘 概述

CondorRefiner 是一个两阶段优化指令回复质量的算子。第一阶段调用大语言模型（LLM）生成对原始回复的评论（critique），第二阶段结合原始问题、原始回复以及生成的评论，再次调用LLM来改写并优化回复，从而提升指令对（instruction-response pair）的整体质量。

__init__函数

def __init__(self, llm_serving: LLMServingABC = None)

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_instruction_key: str='instruction', input_output_key: str='output')

执行算子主逻辑，从存储中读取包含指令和回复的 DataFrame，经过“生成评论”和“优化回复”两个阶段，并将优化后的结果写回存储。

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_instruction_key	str	"instruction"	输入列名，对应指令字段。
input_output_key	str	"output"	输入列名，对应待优化的回复字段。优化后的回复将覆盖此列。

🧠 示例用法