数据生成流程遵循三步质量控制机制::
- Amostragem de consulta de diversidade: modificando o
query_sampling_config.json设置领域异质性(建议0.7以上)、关键词复杂度(推荐3-5级)等参数，确保问题覆盖面 - 实时搜索合成: Executar
data_synthesis.py调用Google API获取网页内容，自动生成包含问题-关键词-网页结果-推理路径的原始数据 - 多维筛选优化: Uso
response_curation.py按三个标准过滤：- 问题难度(SQL类问题需≥4级)
- 推理路径长度(建议保留≥3步的样本)
- 搜索召回率(需超过70%)
最佳实践表明，通过调整temperature=0.8responder cantandotop_p=0.9参数生成的训练数据，能使模型微调效果提升23%。生成的优质数据默认存储在cache/curated_dataCatálogo.
Essa resposta foi extraída do artigoSimpleDeepSearcher: uma ferramenta de recuperação inteligente para aprimorar grandes modelos de linguagem por meio da pesquisa na WebO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何使用SimpleDeepSearcher进行高质量训练数据生成？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch