easy-dataset
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64
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Open Issues
NOASSERTION
许可证
JavaScript
语言
2025-03-04
创建时间
2026-05-01
最近更新
项目能做什么
用于构建 LLM 微调、RAG 和 Eval 评测数据集的实用工具。
来源:基于仓库元数据
· 内容以仓库实际 README 为准
使用说明 查看原始 README 原仓库文档
中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录,命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录(英文原文,节选前 3000 字符)
<div align="center">  <img alt="GitHub Repo stars" src="https://img.shields.io/github/stars/ConardLi/easy-dataset"> <img alt="GitHub Downloads (all assets, all releases)" src="https://img.shields.io/github/downloads/ConardLi/easy-dataset/total"> <img alt="GitHub Release" src="https://img.shields.io/github/v/release/ConardLi/easy-dataset"> <img src="https://img.shields.io/badge/license-AGPL--3.0-green.svg" alt="AGPL 3.0 License"/> <img alt="GitHub contributors" src="https://img.shields.io/github/contributors/ConardLi/easy-dataset"> <img alt="GitHub last commit" src="https://img.shields.io/github/last-commit/ConardLi/easy-dataset"> <a href="https://arxiv.org/abs/2507.04009v1" target="_blank"> <img src="https://img.shields.io/badge/arXiv-2507.04009-b31b1b.svg" alt="arXiv:2507.04009"> </a> <a href="https://trendshift.io/repositories/13944" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13944" alt="ConardLi%2Feasy-dataset | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> **A powerful tool for creating fine-tuning datasets for Large Language Models** [简体中文](./README.zh-CN.md) | [English](./README.md) | [Türkçe](./README.tr.md) [Features](#features) • [Quick Start](#local-run) • [Documentation](https://docs.easy-dataset.com/ed/en) • [Contributing](#contributing) • [License](#license) If you like this project, please give it a Star⭐️, or buy the author a coffee => [Donate](./public/imgs/aw.jpg) ❤️! </div> ## Overview Easy Dataset is an application specifically designed for building large language model (LLM) datasets. It features an intuitive interface, along with built-in powerful document parsing tools, intelligent segmentation algorithms, data cleaning and augmentation capabilities. The application can convert domain-specific documents in various formats into high-quality structured datasets, which are applicable to scenarios such as model fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), and model performance evaluation.  ## News 🎉🎉 Easy Dataset Version 1.7.0 launches brand-new evaluation capabilities! You can effortlessly convert domain-specific documents into evaluation datasets (test sets) and automatically run multi-dimensional evaluation tasks. Additionally, it comes with a human blind test system, enabling you to easily meet needs such as vertical domain model evaluation, post-fine-tuning model performance assessment, and RAG recall rate evaluation. Tutorial: [https://www.bilibili.com/video/BV1CRrVB7Eb4/](https://www.bilibili.com/video/BV1CRrVB7Eb4/) ## Features ### 📄 Document Processing & Data Generation - **Intelligent Document Processing**: Supports PDF, Markdown, DOCX, TXT, EPUB and more formats with intelligent recognition - **Intelligent Text Splitting**: Multiple splitting algorithms (Markdown structure, recursive separators, fixed length, code-aware chunking), with customizable visual segmentation - **Intelligen阅读完整原文
商业机会分析 规则生成(AI 未配置)
综合评分 69.0 分。该项目在“个人可实施性”维度得 70 分,“付费可能性”维度得 52.0 分,差异化空间 88.0 分(评分依据见评分卡)。
将 easy-dataset 改造为垂直场景 SaaS
| 产品构想 | 保留核心能力,针对某一类用户(如某行业团队)做托管版,收取月费。 |
| 目标用户 | 有该需求的中小团队 / 独立站长 |
| 难度/周期 | 中 · 2~4 周(MVP) |
| 收费模式 | 订阅制(如 ¥29~99/月) |
| 竞争风险 | 需验证付费意愿;注意许可证合规 |
| 依据 | 数据支持的判断:许可证与关键词显示存在商用与付费场景 |
一键部署托管 / 代部署服务
| 产品构想 | 为不想自己折腾的用户提供在线实例或代部署。 |
| 目标用户 | 非技术背景的目标用户 |
| 难度/周期 | 低~中 · 1~2 周 |
| 收费模式 | 按次收费或按月托管费 |
| 竞争风险 | 客单价低,需控制人力成本 |
| 依据 | 数据支持的判断:项目支持 Docker 部署 |
面向细分需求的二次开发产品
| 产品构想 | 基于 easy-dataset 的核心能力,聚焦一个更窄的场景(如某平台、某行业)做差异化。 |
| 目标用户 | 该细分场景用户 |
| 难度/周期 | 中 · 2~6 周 |
| 收费模式 | 买断制 / 订阅制 / 广告 |
| 竞争风险 | 细分需求规模需验证 |
| 依据 | AI 推测:基于项目主题标签的判断 |
封装为在线小工具或 API 服务
| 产品构想 | 把项目最常用的一个功能做成网页小工具,靠流量变现或按量计费。 |
| 目标用户 | 搜索引擎带来的长尾用户 |
| 难度/周期 | 低 · 1~3 周 |
| 收费模式 | 免费引流 + 增值功能 / API 按量计费 |
| 竞争风险 | 同质化竞争,需做好 SEO |
| 依据 | AI 推测:基于技术栈与部署特征的判断 |
以上为规则引擎基于仓库公开数据生成的参考结论,包含推测成分,不构成投资或创业承诺;配置 AI 后可获得更深入的分析。
报告会保存到 个人中心
竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索
| 项目 | 中文简介 | Stars | 语言 |
|---|---|---|---|
| public-apis/public-apis | 中文介绍暂未生成 A collective list of free APIs |
498,043 | Python |
| fighting41love/funNLP | 中文介绍暂未生成 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、 |
84,512 | Python |
| awesomedata/awesome-public-datasets | 中文介绍暂未生成 A topic-centric list of HQ open datasets. |
80,023 | - |
| HumanSignal/label-studio | 中文介绍暂未生成 Label Studio is a multi-type data labeling and annotation to |
28,671 | TypeScript |
| hasaneyldrm/exercises-dataset | 中文介绍暂未生成 1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thu |
23,702 | HTML |
| sebastianruder/NLP-progress | 中文介绍暂未生成 Repository to track the progress in Natural Language Process |
22,955 | Python |
以上为通过 GitHub 官方 Search API 检索的相似项目,功能差异与优劣势需进一步人工确认,配置 AI 后可生成对比分析。
项目优势与风险
| 技术成熟度 | 创建于 2025-03-04,最近推送 2026-05-01,发布过 33 个 Release |
| 社区活跃 | Star 15,108 / Fork 1,544 / Issue 136(数据支持,可自行核实) |
| 许可证 | NOASSERTION |
| 主要风险 | 上游项目方向可能变化;同赛道竞争者较多(见竞品表);热度与需求不完全等价 |
安装与使用
快速开始(以仓库 README 为准)
git clone https://github.com/ConardLi/easy-dataset.git cd easy-dataset # 请阅读仓库 README 获取确切安装步骤(依赖、配置、启动命令)
术语说明:Docker=应用容器(把程序和依赖打包运行);API Key=调用外部服务的密钥;Git Clone=把仓库代码下载到本地。常见错误:API Key 未配置 / 端口占用 / 数据库连接失败,多数项目在 README 的 Troubleshooting 章节有说明。