version: "1.0.0" name: calibrate_query_mapper description: | 基于参考文本校准问答对中的查询（问题）。当用户提到校准问题、校准查询、语言风格校准、问题优化等需求时使用此skill。 即使用户没有明确说出"校准"，只要任务涉及根据参考文本调整问答对中的问题，就应该使用此skill。

name_zh: 基于参考文本校准问答对中的查询（问题）算子 input_params:

• name: input_path

type: string required: true description: 输入JSON文件路径

• name: output_path

type: string required: true description: 输出JSON文件路径

• name: api_model

type: string required: true description: LLM模型名称，如 'qwen2.5-72b-instruct'

• name: api_endpoint

type: string required: false description: API端点URL

• name: response_path

type: string required: false default: choices.0.message.content description: 响应内容路径

output_params:

• name: output_path

type: json_file description: 校准后的JSON文件，包含校准后的query字段 tag: 数据转换 publisher: COMMUNITY

Calibrate Query Mapper

基于参考文本校准问答对中的查询（问题），使问题更加详细、准确，并贴合参考文本的语言风格。

本SKILL使用依赖data_juicer，请在调用前安装好python环境并安装data_juicer，你可用同以下指令进行安装：

pip install py-data-juicer

核心参数

使用方法

python scripts/run_calibrate_query_mapper.py --input_path <input_path> --output_path <output_path> --api_model <model_name> [--api_endpoint <endpoint>] [--response_path <path>]

实现原理

参照测试代码 test_calibrate_query_mapper.py 中的 _run_op 函数：

# 1. 初始化算子（必须指定api_model）
op = CalibrateQueryMapper(api_model='qwen2.5-72b-instruct')
# 2. 将数据转为Dataset，使用 op.run(dataset) 处理
dataset = Dataset.from_list(samples)
result_dataset = op.run(dataset)

输入输出格式

输入格式 (JSON数组)

[
  {
    "text": "参考文本，包含语言风格示例...",
    "query": "原始问题",
    "response": "原始回答"
  }
]

输出格式 (JSON数组)

[
  {
    "text": "参考文本，包含语言风格示例...",
    "query": "校准后的问题",
    "response": "原始回答"
  }
]

注意：此算子只校准 query 字段，response 字段保持不变。

示例

python scripts/run_calibrate_query_mapper.py --input_path example_input.json --output_path output.json --api_model "qwen2.5-72b-instruct"

注意事项

• 必须设置环境变量：使用前需设置 API key

``bash export OPENAI_API_KEY=your_api_key # 或 export DASHSCOPE_API_KEY=your_api_key ``

• api_model 参数必须指定
• 输入数据需要包含 text（参考）、query（问题）、response（回答）三个字段
• 该算子只校准问题（query），回答（response）保持不变
• 该算子调用 LLM API，可能需要较长时间