VectorInstitute/fed-rag项目中WebQuestions数据集预处理模块的实现

VectorInstitute/fed-rag项目中WebQuestions数据集预处理模块的实现

fed-rag A framework for federated fine-tuning of retrieval-augmented generation (RAG) systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fed-rag

在联邦学习与检索增强生成（RAG）结合的VectorInstitute/fed-rag项目中，数据处理是构建高质量模型的关键环节。本文深入解析项目中WebQuestions问答数据集的预处理模块实现过程，展示如何通过标准化接口将原始数据转化为模型可用的训练格式。

项目背景与需求

fed-rag项目需要处理多种问答数据集以支持模型训练。WebQuestions作为经典的开放域问答数据集，包含通过Google Suggest API收集的真实用户问题及其答案。项目要求开发者实现一个与现有架构兼容的数据预处理模块，具体要求包括：

1. 创建web_questions.py文件于指定目录
2. 实现WebQuestionsDataPrepper类
3. 确保模块可独立执行测试

技术实现方案

参考项目中已有的PubmedQADataPrepper和CommonsenseQADataPrepper实现，WebQuestions预处理模块采用以下设计：

类结构设计

class WebQuestionsDataPrepper(BaseDatasetPrepper):
    def __init__(self, output_dir: str):
        super().__init__(
            dataset_name="web_questions",
            output_dir=output_dir,
            question_key="question",
            answer_key="answer"
        )
    
    def load_raw_data(self) -> Dataset:
        # 实现原始数据加载逻辑
        pass
    
    def preprocess_data(self, raw_data: Dataset) -> Dataset:
        # 实现数据清洗和格式转换
        pass

关键实现细节

1. 数据加载：从Hugging Face数据集库加载原始WebQuestions数据
2. 格式标准化：将原始JSON结构转换为统一的问答对格式
3. 数据分割：按比例划分训练集、验证集和测试集
4. 特殊字符处理：清洗问题中的HTML标签和特殊符号
5. 答案规范化：处理多答案情况，选择最佳答案或合并多个答案

工程实践要点

1. 继承体系：继承自BaseDatasetPrepper基类，保持项目一致性
2. 配置管理：通过类属性集中管理字段映射关系
3. 可测试性：实现if __name__ == "__main__"块支持模块独立测试
4. 错误处理：添加数据校验逻辑确保处理后的数据质量

实际应用价值

该模块的实现使得：

• WebQuestions数据集能够无缝集成到fed-rag训练流程
• 研究人员可以快速添加其他问答数据集
• 保证了不同数据集预处理方式的一致性
• 为后续的联邦学习任务提供了标准化的数据输入

此案例展示了在复杂AI项目中如何设计可扩展的数据处理组件，这种模式也可应用于其他机器学习项目的开发实践。

fed-rag A framework for federated fine-tuning of retrieval-augmented generation (RAG) systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fe/fed-rag