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easy-dataset

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AI 模型与开发框架 datasetfine-tuningjavascriptllmrag
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1,544
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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">

![](./public//imgs/bg2.png)

<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.

![](./public/imgs/arc3.png)

## 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)
阅读原仓库文档
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。