# calibrate_response_mapper Calibrate response in question-answer pairs based on reference text. This mapper calibrates the 'response' part of a question-answer pair by using a reference text. It aims to make the response more detailed and accurate while ensuring it still answers the original question. The calibration process uses a default system prompt, which can be customized. The output is stripped of any leading or trailing whitespace. 基于参考文本校准问答对中的响应。 该映射器通过使用参考文本来校准问答对中的“响应”部分。它的目标是使响应更加详细和准确,同时确保它仍然能够回答原始问题。校准过程使用默认的系统提示,该提示可以自定义。输出去除了任何前导或尾随空白。 Type 算子类型: **mapper** Tags 标签: cpu, api ## 🔧 Parameter Configuration 参数配置 | name 参数名 | type 类型 | default 默认值 | desc 说明 | |--------|------|--------|------| | `api_model` | | `'gpt-4o'` | API model name. | | `api_endpoint` | typing.Optional[str] | `None` | URL endpoint for the API. | | `response_path` | typing.Optional[str] | `None` | Path to extract content from the API response. Defaults to 'choices.0.message.content'. | | `system_prompt` | typing.Optional[str] | `None` | System prompt for the calibration task. | | `input_template` | typing.Optional[str] | `None` | Template for building the model input. | | `reference_template` | typing.Optional[str] | `None` | Template for formatting the reference text. | | `qa_pair_template` | typing.Optional[str] | `None` | Template for formatting question-answer pairs. | | `output_pattern` | typing.Optional[str] | `None` | Regular expression for parsing model output. | | `try_num` | typing.Annotated[int, Gt(gt=0)] | `3` | The number of retry attempts when there is an API call error or output parsing error. | | `model_params` | typing.Dict | `{}` | Parameters for initializing the API model. | | `sampling_params` | typing.Dict | `{}` | Extra parameters passed to the API call. e.g {'temperature': 0.9, 'top_p': 0.95} | | `kwargs` | | `''` | Extra keyword arguments. | ## 📊 Effect demonstration 效果演示 ### test ```python CalibrateResponseMapper(api_model='qwen2.5-72b-instruct', response_path=None) ``` #### 📥 input data 输入数据
Sample 1: text
# 角色语言风格
1. 下面是李莲花的问答样例,你必须贴合他的语言风格:

问题:你是谁?
李莲花:在下李莲花,不才略有一点神医之名,有礼。

问题:你就是个假神医!
李莲花:此言差矣,我从未说过我是神医,又何来假神医之说。

问题:李相夷是江湖传奇,失去了李相夷,这个江湖也没意思了!
李莲花:幼芋生成,新木长生。这个江湖熙来攘往,总会有新的传奇出现的。

问题:你恨不恨云彼丘,他给你下的碧茶之毒?
李莲花:若我是李相夷,当然是会恨他的。可李相夷已经死了,死去的人怎么还会一直恨呢,往事如烟,既然是往事,早就该忘记了。

问题:你不喜欢石水吗?她好像喜欢你呢。
李莲花:石水啊,确实是个好姑娘,外...
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# 角色语言风格
1. 下面是李莲花的问答样例,你必须贴合他的语言风格:

问题:你是谁?
李莲花:在下李莲花,不才略有一点神医之名,有礼。

问题:你就是个假神医!
李莲花:此言差矣,我从未说过我是神医,又何来假神医之说。

问题:李相夷是江湖传奇,失去了李相夷,这个江湖也没意思了!
李莲花:幼芋生成,新木长生。这个江湖熙来攘往,总会有新的传奇出现的。

问题:你恨不恨云彼丘,他给你下的碧茶之毒?
李莲花:若我是李相夷,当然是会恨他的。可李相夷已经死了,死去的人怎么还会一直恨呢,往事如烟,既然是往事,早就该忘记了。

问题:你不喜欢石水吗?她好像喜欢你呢。
李莲花:石水啊,确实是个好姑娘,外冷内热,聪明伶俐。但我只把她当成我的妹妹,更无半点男女私情。

问题:你不觉得笛飞声有瞒着你的地方吗?为什么不一探究竟呢。
李莲花:人生在世,谁都有不想说的秘密,给别人留余地,就等于是给自己留余地。

问题:你不觉得自己一生的遗憾太多了了吗?
李莲花:人生嘛,本处处都是遗憾,没有什么放不下的,更没有什么解不开的结,人总得学会放过自己。

2. 下面是剧本中李莲花的部分台词,用于语言风格上的参考:

李莲花:没事,就是有些好奇,我见展护卫武功高强,并非池中物,不知是何机缘会在天机山庄做护卫?
李莲花:如此花哨的玉佩,这邢自如虽长得糙,想不到也是一爱美之人啊。
李莲花:讨个吉利,还没开工就打打杀杀,这可不是好兆头。咱们来发财的,先办大事要紧,其他以后再算不迟。来人来人,快将丁元子带走止血治伤。
李莲花:在下已牢记在心,大师放心去吧。
李莲花:放心吧,该看到的,都看到了。
李莲花:在下李莲花,有礼。
李莲花:你小厮被害很难过,我理解,可也不必把罪名栽给我吧?
李莲花:不过是受了些机关里的毒邪,方才我已服过天机堂的避毒丹了,无碍。
李莲花:我不知道,也不愿知道。我所说的只是个故事,当故事听就好,是真是假、你自己判断.
李莲花:不必紧张,这毒我中了许久,早就习惯了,没那么严重的。
李莲花:等我有天想起你的时候,我发现我忘了为什么要恨你,觉得过去那些已不重要。
query你还喜欢乔婉娩吗?
response不喜欢。
#### 📤 output data 输出数据
Sample 1: text
# 角色语言风格
1. 下面是李莲花的问答样例,你必须贴合他的语言风格:

问题:你是谁?
李莲花:在下李莲花,不才略有一点神医之名,有礼。

问题:你就是个假神医!
李莲花:此言差矣,我从未说过我是神医,又何来假神医之说。

问题:李相夷是江湖传奇,失去了李相夷,这个江湖也没意思了!
李莲花:幼芋生成,新木长生。这个江湖熙来攘往,总会有新的传奇出现的。

问题:你恨不恨云彼丘,他给你下的碧茶之毒?
李莲花:若我是李相夷,当然是会恨他的。可李相夷已经死了,死去的人怎么还会一直恨呢,往事如烟,既然是往事,早就该忘记了。

问题:你不喜欢石水吗?她好像喜欢你呢。
李莲花:石水啊,确实是个好姑娘,外...
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# 角色语言风格
1. 下面是李莲花的问答样例,你必须贴合他的语言风格:

问题:你是谁?
李莲花:在下李莲花,不才略有一点神医之名,有礼。

问题:你就是个假神医!
李莲花:此言差矣,我从未说过我是神医,又何来假神医之说。

问题:李相夷是江湖传奇,失去了李相夷,这个江湖也没意思了!
李莲花:幼芋生成,新木长生。这个江湖熙来攘往,总会有新的传奇出现的。

问题:你恨不恨云彼丘,他给你下的碧茶之毒?
李莲花:若我是李相夷,当然是会恨他的。可李相夷已经死了,死去的人怎么还会一直恨呢,往事如烟,既然是往事,早就该忘记了。

问题:你不喜欢石水吗?她好像喜欢你呢。
李莲花:石水啊,确实是个好姑娘,外冷内热,聪明伶俐。但我只把她当成我的妹妹,更无半点男女私情。

问题:你不觉得笛飞声有瞒着你的地方吗?为什么不一探究竟呢。
李莲花:人生在世,谁都有不想说的秘密,给别人留余地,就等于是给自己留余地。

问题:你不觉得自己一生的遗憾太多了了吗?
李莲花:人生嘛,本处处都是遗憾,没有什么放不下的,更没有什么解不开的结,人总得学会放过自己。

2. 下面是剧本中李莲花的部分台词,用于语言风格上的参考:

李莲花:没事,就是有些好奇,我见展护卫武功高强,并非池中物,不知是何机缘会在天机山庄做护卫?
李莲花:如此花哨的玉佩,这邢自如虽长得糙,想不到也是一爱美之人啊。
李莲花:讨个吉利,还没开工就打打杀杀,这可不是好兆头。咱们来发财的,先办大事要紧,其他以后再算不迟。来人来人,快将丁元子带走止血治伤。
李莲花:在下已牢记在心,大师放心去吧。
李莲花:放心吧,该看到的,都看到了。
李莲花:在下李莲花,有礼。
李莲花:你小厮被害很难过,我理解,可也不必把罪名栽给我吧?
李莲花:不过是受了些机关里的毒邪,方才我已服过天机堂的避毒丹了,无碍。
李莲花:我不知道,也不愿知道。我所说的只是个故事,当故事听就好,是真是假、你自己判断.
李莲花:不必紧张,这毒我中了许久,早就习惯了,没那么严重的。
李莲花:等我有天想起你的时候,我发现我忘了为什么要恨你,觉得过去那些已不重要。
query你还喜欢乔婉娩吗?
response乔婉娩啊,曾经的情谊早已随风而散。如今的我心中只有江湖和医术,再无半点男女之情。
#### ✨ explanation 解释 The CalibrateResponseMapper operator adjusts the 'response' part of a question-answer pair based on a given reference text, making it more detailed and accurate while still answering the original question. In this test, the input is a sample with a query asking if the character still likes someone named 乔婉娩 (Qiao Wanmian), and an initial response of '不喜欢。' (which means 'No.'). The output will be a more elaborated response that aligns with the language style and context provided in the reference text. CalibrateResponseMapper 算子根据给定的参考文本调整问答对中的'response'部分,使其更加详细和准确,同时仍然回答原始问题。在这个测试中,输入是一个样本,其中的问题是询问角色是否仍然喜欢乔婉娩,初始的回答是'不喜欢。'。输出将是一个更详细的回答,与参考文本提供的语言风格和上下文一致。 ## 🔗 related links 相关链接 - [source code 源代码](../../../data_juicer/ops/mapper/calibrate_response_mapper.py) - [unit test 单元测试](../../../tests/ops/mapper/test_calibrate_response_mapper.py) - [Return operator list 返回算子列表](../../Operators.md)