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Calibrate Query Mapper
ASecurity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。
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- Added September 11, 2026
Works with
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
Pro scans all 5 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add cas-bigdatalab/piflow --skill calibrate_query_mapper --agent claude-codeAre you the author of Calibrate Query Mapper?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/cas-bigdatalab-calibrate-query-mapper)---
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
| 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
|------|------|------|--------|------|
| input_path | string | 是 | - | 输入JSON文件路径 |
| output_path | string | 是 | - | 输出JSON文件路径 |
| api_model | string | 是 | - | LLM模型名称,如 'qwen2.5-72b-instruct' |
| api_endpoint | string | 否 | - | API端点URL |
| response_path | string | 否 | choices.0.message.content | 响应内容路径 |
## 使用方法
```bash
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:
```python
# 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)
```json
[
{
"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)
```json
[
{
"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
```bash
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
Files in this skill
- SKILL.md
- assets/icon.png
- scripts/example_input.json
- scripts/run_calibrate_query_mapper.py
- skill.json
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