使用langchain和大模型API提取QA的实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
本文主要介绍了使用langchain和大模型API提取QA的实战教程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。提取后的json部分内容如下所示：
文章目录
- 1. 前言
- 2. 实战教程
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- 2.1 搭建环境
- 2.2 实战代码
- 2.3 实战案例
1. 前言
在之前的文章详解大模型微调数据集构建方法主要介绍的是构建微调数据集的一些方法论，但如何具体实现是很多同学关心的话题。尤其对于很多企业来说，已经有很多的FAQ文档，但每个文档的格式和数据形式不一，如何使用使用代码和大模型来自动化提取QA，就能够极大的提升构建数据集的工作效率。