AI时代，组织的核心竞争力早已从 “ 拥有数据 ” 转向 “ 激活内源数据价值 ” ，而一套高效、智能的数据集构建新范式，正是打通内源数据到生产力转化的关键链路。
当前，各行业在AI落地过程中，仍受困于内源数据构建的多重瓶颈：纯人工标注效率低下、 AI 生成 QA 质量失控、标签体系混乱、格式转换繁琐等问题，让海量内源数据难以形成有效生产力，更无法适配组织级 AI 应用的新需求。
今天， 盛见科技 正式推出 Smart Data一站式大模型数据集构建工具 ，以 “ 全流程闭环 + 智能自动化 ” 为核心，重构内源数据构建逻辑，打造 AI 时代数据处理新范式，真正激活组织内源数据的生产力价值！
一、 什么是Smart Data？
Smart Data是专为创建大型语言模型数据集设计的应用程序，核心定位是 “ 从非结构化领域文献到高质量结构化数据集的转化引擎 ” 。它无需复杂的 Python 代码编写，通过直观的可视化界面，就能将组织内源的 PDF 、 Markdown 、 DOCX 、 TXT 等多种格式文献，快速转化为可用于模型微调、 RAG 、效果评估的结构化数据。
无论是科研人员的学术论文处理、企业AI团队的行业报告解析，还是中小团队的低成本内源数据集构建， Smart Data 都能实现 “ 所见即所得 ” 的高效操作，让组织内源数据摆脱 “ 沉睡状态 ” ，转化为可落地的生产力。
二、 直击7大痛点！ Smart Data 构建内源数据新范式
痛点1：完全不知道怎么做，纯人工标注效率低
解决方案：零代码可视化全流程，新手也能快速上手
Smart Data摒弃了传统工具复杂的代码配置，采用现代化直观 UI 设计，从内源文献上传、解析、分块，到问题生成、答案构建、数据导出，全程鼠标点击即可完成。无需掌握 Python 、 SQL 等编程语言，无论是技术小白、业务专家还是科研人员，都能跟着引导一步步完成数据集构建，彻底摆脱 “ 纯人工复制粘贴 ” 的低效模式，让内源数据处理效率倍增。
痛点2：直接丢给 AI ，大文件生成的 QA 效果差
解决方案：智能文档解析+多模式分块，复杂内源文件精准处理
针对组织内源大文件、多格式文献的处理难题，Smart Data提供了全方位解决方案：支持 PDF 、 Markdown 、 DOCX 、 TXT 、 EPUB 等多种格式识别，尤其针对 PDF 文件推出五种处理方式 —— 从快速解析纯文本的基础模式，到深度解析含公式、图表的学术论文的 MinerU 系列解析（ API 、在线平台、私有化部署三种可选），确保不同复杂度的内源文件都能精准提取核心信息。
配合多种智能分块策略（Markdown结构分块、固定长度分块、代码智能分块等），可自定义最小
/
最大分块长度，还支持可视化手动调整，彻底解决大文件截断、内容碎片化导致的
QA
质量差问题，守住内源数据转化的第一道关。
痛点3： AI 上下文有限，分批生成易重复
解决方案：全局领域标签树+智能去重，内源数据多样性拉满
Smart Data能基于内源文献目录自动构建全局领域标签树（如
“
医疗
-
抗衰
”
这类二级分类），每个
QA
对都会自动绑定精准标签，让系统具备全局理解能力，从根源上减少重复生成。同时，问题生成环节支持按文本块语义动态生成，配合批量去重算法，即使分批处理海量内源数据，也能确保
QA
对的唯一性和多样性，最大化挖掘内源数据价值。
痛点4：已有内源数据集，需要批量管理、标注和验证
解决方案：全周期数据集管理，内源数据质量一站式校验
Smart Data提供了完善的内源数据集管理功能：支持导入已有数据集进行二次标注、评估，可添加自定义标签、备注和评分；内置数据清洗工具，能自动清理文本块中的无意义噪音数据；还支持
AI
质量评估
——
可对单条或批量内源数据集进行自动打分和备注，也能手动编辑优化答案和思维链，确保每一条内源数据都符合质量要求，为后续应用筑牢基础。
痛点5：细分领域需求，不知道如何构建领域标签
解决方案：AI自动生成 + 手动编辑，适配内源数据标签需求
无需手动设计标签结构，Smart Data能基于内源文献内容智能分析出领域树和原始目录，后续生成的问题和数据集会自动映射到对应标签上。同时支持直接手动添加、修改、删除标签，新增或删除内源文献时还能选择 “ 修改标签树 ”“ 重建标签树 ” 或 “ 保持不变 ” 三种模式，完美适配组织细分领域的内源数据标签构建需求。
痛点6：想微调推理模型，不会构造 COT （思维链）
解决方案：自动保留思维链+AI优化，适配内源数据推理需求
在数据集生成环节，Smart Data支持为每个问题生成答案时自动保留模型推理过程中的思维链（ COT ），无需手动设计构造逻辑。如果对生成的 COT 不满意，还能点击编辑按钮手动修改，或向 AI 提供优化建议让其辅助优化，确保生成的 COT 符合推理模型微调的核心需求，让内源数据更适配高阶 AI 应用。
痛点7：数据集格式转换难，适配不同微调框架麻烦
解决方案：多格式导出+无缝集成，内源数据一键适配主流框架
生成的内源数据集支持多种导出方式：可导出为JSON、 JSONL 、 Excel 三种格式，适配 Alpaca 、 ShareGPT 、 Multilingual-Thinking 等固定风格，还能自定义问题、回答、思维链对应的字段格式，灵活满足不同需求；支持一键生成 LLaMAFactory 配置文件，直接粘贴即可使用；还能一键上传至 Hugging Face Hub ，无需手动调整格式，无缝对接主流微调框架，加速内源数据落地应用。
三、 更多核心亮点，夯实数据构建新范式
1. 多种数据集类型，覆盖全场景内源数据需求
除了基础的单轮问答数据集，Smart Data还支持生成多轮对话数据集（可自定义角色、场景和对话轮数）、图片问答数据集（支持目录、
PDF
、压缩包导入图片）、数据蒸馏（无需上传文档，直接从领域主题生成标签树和问题），满足组织内源数据在模型微调、
RAG
、多模态训练等多种场景的应用需求。
2. 强大模型支持，灵活对比测试优化内源数据
兼容所有遵循OpenAI格式的
LLM API
，内置
OpenAI
、
Ollama
（本地模型）、智谱
AI
、阿里百炼、
DeepSeek
等多个模型提供商，还支持
Gemini
、
Claude
等视觉模型用于
PDF
解析和图片问答。内置模型测试
Playground
，最多可同时选择三个模型进行效果对比，还能配置模型的温度、最大输出
Token
等参数，轻松找到最适配当前内源数据处理任务的模型。
3. 完善的模型评估体系，保障内源数据质量
支持生成判断题、单选题、多选题、简答题、开放题等多种题型的评估测试集；提供两种评估模式
——
直接计算打分（适用于客观题）和教师模型评估（适用于主观题，给出量化分数和定性评语）；还支持人工盲测（
Arena
），将多个模型的回答匿名化，让评审者公正打分，彻底避免评估偏见，确保内源数据转化质量。
4. 高级功能加持，内源数据生产力再升级
支持项目级自定义提示词模板（问题生成、答案生成、数据清洗等），主动干预生成效果；提供GA组合生成功能，通过文体
-
受众对生成丰富数据多样性；任务管理中心可实时监控批量任务进度，支持中断和恢复；资源监控看板能统计
Token
消耗、调用次数，分析模型性能，让内源数据构建过程透明可控。
四、 谁该立刻选择Smart Data？
科研人员：需要快速处理学术论文类内源数据，构建高质量数据集用于研究和论文发表；
企业AI团队：专注行业大模型微调，需要高效处理行业报告、法规文档等组织内源文献；
中小团队/个人开发者：缺乏专业数据标注团队，希望用低成本、零代码工具激活内源数据价值；
垂直领域从业者：需要针对细分领域（如医疗、金融、法律）搭建专属内源数据集，适配业务场景。
五、 核心初心：以新范式激活内源数据生产力
在AI时代，内源数据是组织的 “ 核心资产 ” ，但复杂的构建流程却让很多组织望而却步。 盛见科技 深耕AI数据领域，凭借强大的技术研发能力，打造了这款兼顾效率、质量和易用性的数据集构建工具。
Smart Data的发布，不仅是工具的落地，更是数据构建新范式的普及 —— 让组织从繁琐的数据处理中解脱，专注于内源数据价值挖掘与 AI 创新应用；让每一份内源数据都能转化为生产力，成为组织 AI 时代竞争力的核心支撑。
