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Quivr项目中CRAG数据集子集划分的技术实现

2025-05-03 03:00:18作者:盛欣凯Ernestine

背景介绍

在自然语言处理和信息检索领域,大规模数据集的合理划分对于模型训练和评估至关重要。Quivr项目中的CRAG数据集是一个包含大量问答对和HTML文档的综合性数据集,主要用于检索和生成任务的评估。

数据集划分需求

原始CRAG数据集规模较大,直接使用存在以下挑战:

  1. 计算资源消耗大
  2. 实验周期长
  3. 难以进行快速迭代

为解决这些问题,技术团队决定将数据集划分为更小的子集,同时保持原始数据集的统计特性。

技术实现方案

分层抽样方法

团队采用了分层抽样(stratified sampling)技术来创建子集,这种方法能够:

  • 保持原始数据集的分布特性
  • 确保每个子集具有代表性
  • 避免抽样偏差

子集规格

每个子集包含:

  • 135个问题
  • 每个问题对应5个HTML文档
  • 总计675个文档

实现细节

  1. 问题划分:首先将原始问题集均匀划分为20个子集
  2. 文档关联:保持问题与对应文档的关联关系
  3. 格式保留:所有文档保持原始HTML格式不变
  4. 质量控制:验证每个子集的统计特性与原始数据集一致

技术优势

这种划分方式带来了多项优势:

  1. 灵活性:研究人员可以选择使用完整数据集或特定子集
  2. 效率:小规模实验可以快速完成
  3. 可重复性:相同子集上的实验结果可直接比较
  4. 资源友好:降低了对计算资源的要求

应用场景

划分后的子集特别适合:

  • 快速原型开发
  • 超参数调优
  • 算法对比测试
  • 教学演示环境

总结

Quivr项目通过科学的数据集划分方法,为研究人员提供了更加灵活高效的实验环境。这种技术实现不仅解决了大规模数据集的使用难题,也为后续的检索和生成任务评估奠定了坚实基础。

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