YG_TDGenerator/
├── csv2json.py          # 主程序：数据处理一体化工具
├── qa_generator.py      # QA问答对生成器
├── config.py            # 配置文件
├── requirements.txt     # Python依赖
├── Data/                # Excel源数据目录（可选）
├── Data_Export_CSV/     # CSV导出数据目录
├── Data_Export_Json/    # JSON中间数据目录
└── Data_QA_Outputs/     # QA生成结果目录

安装

pip install -r requirements.txt

依赖说明

pandas: 数据处理
xlwings: Excel文件读取（可选，用于复杂Excel格式）
openpyxl: Excel文件读取（pandas依赖）

使用方法

1. 准备数据

将以下三个CSV文件放入 Data_Export_CSV/ 目录：

远光数据架构逻辑模型表.csv
远光数据架构物理模型表.csv
远光数据架构元素治理模板表.csv

2. 数据处理流程

运行主程序执行完整的数据处理流程：

python csv2json.py

该命令会执行以下三个步骤：

CSV/Excel转JSON：将源数据转换为JSON格式
JSON合并：根据字段英文名合并三张表，生成 final.json
随机抽取：从合并结果中随机抽取3000条记录，生成 selected.json

3. 生成问答对

python qa_generator.py

生成的文件位于 Data_QA_Outputs/ 目录：

文件	说明
`selected_QA.json`	训练集问答对
`selected_QA_验证集.json`	验证集问答对
`QA生成报告.json`	训练集生成报告
`QA生成报告_验证集.json`	验证集生成报告

问答类型说明

1. 字段属性查询

根据字段中文名或英文名查询其他属性值：

Q: 请告诉我字段中文名为'客户编号'的字段英文名是什么？
A: 该字段的字段英文名为customer_id。

2. 字段定义查询

根据字段名查询完整定义（所有属性）：

Q: 字段中文名为'客户编号'的定义是什么？
A: 客户编号的定义为：字段英文名：customer_id，数据类型：varchar，长度：32...

3. 模型关联查询

根据逻辑模型或物理模型查询关联字段（仅对字段数≥3的模型生成）：

Q: 逻辑模型中文名为'客户信息模型'包含哪些字段？
A: 逻辑模型中文名为'客户信息模型'包含以下字段：客户编号、客户名称、联系方式...

配置选项

编辑 config.py 文件可修改以下配置：

class QAConfig:
    INPUT_FILE = "selected.json"      # 输入文件名
    INPUT_DIR = "Data_Export_Json"    # 输入目录
    OUTPUT_DIR = "Data_QA_Outputs"    # 输出目录
    RANDOM_SEED = 42                  # 随机种子
    SHUFFLE_OUTPUT = False            # 是否打乱输出顺序

输出格式

训练集/验证集格式

[
  {
    "问题": "请告诉我字段中文名为'客户编号'的字段英文名是什么？",
    "回答": "该字段的字段英文名为customer_id。"
  }
]

训练集 vs 验证集区别

特性	训练集	验证集
问句风格	"请告诉我"、"查询"	"请问"、"想咨询一下"
答句风格	"该字段的"、"查询结果："	"根据查询，"、"经核实，"
语义	相同	相同
表达	基础正式	正式但有差异

完整工作流程示例

# 步骤1：数据处理（CSV转JSON + 合并 + 抽取）
python csv2json.py

# 步骤2：生成问答对（训练集 + 验证集）
python qa_generator.py

注意事项

确保源数据文件编码为UTF-8或GBK
字段英文名会自动转换为小写
模型关联查询仅对字段数≥3的模型生成，避免产生过多低价值问答
训练集和验证集使用不同的表达模板，但语义完全相同
随机种子固定为42，保证结果可复现

许可证

MIT License

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YG_TDGenerator - 数据元素问答生成工具

功能特点

目录结构

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