快速利用Dify轻松构建你的专属语料库

在人工智能的浪潮中，大语言模型（LLM）展现出强大的能力。除了聊天对话，LLM 还能帮助我们完成许多任务，例如构建用于模型微调的语料库。本文将以一个dify实际的工作流为例，向您介绍如何利用 LLM 自动化地创建高质量的语料数据。

什么是语料库？为什么需要构建它？

语料库，简单来说，就是大量文本数据的集合。对于训练或微调一个特定任务的语言模型来说，高质量的语料库至关重要。例如，如果您想让一个 LLM 擅长回答某个领域的专业问题，就需要用包含该领域知识的语料库对其进行训练。

构建不同类型的语料库时，由于其目标、数据来源和预期用途的差异，可能会出现许多不同之处和问题。以下是一些常见的类型、差异以及可能面临的挑战：

1. 按语料库用途划分：

微调（Fine-tuning）语料库:

差异: 这类语料库通常需要包含特定任务的输入和期望输出。例如，用于问答的语料库需要包含问题和对应的答案；用于文本生成的语料库需要包含上