我们越来越清楚地意识到：模型的能力上限，取决于训练数据的质量下限。
但现实是，大多数团队还在用“人工+Prompt+Excel”的方式生产数据——效率低、难追溯、难协作。
于是，我做了 DatasetLoom —— 一个面向 大模型训练 的智能数据集构建平台。
DatasetLoom 的目标不是“全自动生成数据”，而是提供一个端到端、可验证、支持团队协作的数据构建闭环。
整个流程如下：
支持上传 PDF、Word、Markdown、TXT 等文本文件，系统会自动按段落、标题或语义进行切分，避免上下文断裂，确保每一块内容都具备独立语义。
你可以根据文档类型配置不同的分块策略以及数据清洗规则
每个数据生成环节都设计了专属的 Prompt 模板，支持完全自定义，确保生成内容符合你的任务需求。
同时支持多个大模型生成结果，便于后续对比评估。
在完成问题生成与 AI 评分后，所有数据会统一归集到 QA 数据集管理界面，支持三种展示模式，满足不同微调任务的需求：
1.全部数据
展示每一个问题及其所有生成的回答（来自不同模型或不同 Prompt 的结果），适合用于数据审查、模型对比和历史追溯。
2. 用于 SFT（监督微调）
仅展示每个问题的“主答案”（可手动或自动选定最优回答），形成标准的 instruction → response 格式，可直接导出为 SFT 训练语料。
3. 用于 DPO（偏好对齐）
展示已标注偏好的问答对，每条记录包含同一个问题下的 chosen（优选回答） 与 rejected（劣选回答），支持人工复核与 AI 辅助标注，确保偏好数据高质量、可解释。
该设计让团队可以基于同一份原始文档，高效产出多种类型的训练数据，真正实现“一套数据，多任务复用”。
让每一条生成的数据都可评估、可追溯。系统内置多维度 AI 评分体系，由大模型自动评估输出质量： - 事实准确性：是否与原文一致 - 逻辑完备性：推理是否合理 - 表达质量：语言是否流畅 - 安全合规：是否包含敏感信息 - 综合得分
生成的回答都会标注其来源段落，点击即可查看原始上下文，真正做到“有据可查”。这一机制极大提升了数据审核效率，尤其适合团队协作场景。
所有经过生成、评分、审核的数据，都可以一键导出为：
真正实现从“原始文档”到“可用语料/数据集”的无缝闭环。
DatasetLoom 适用于以下典型场景：
git clone https://github.com/599yongyang/DatasetLoom.git
cd DatasetLoom
pnpm install
pnpm run dev
也支持 Docker 一键部署，生产环境开箱即用：
docker compose up -d --build
如果你也在为高质量训练数据发愁，DatasetLoom 或许能帮上忙。
GitHub: https://github.com/599yongyang/
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