用 AI 把任何文章变成高质量问题库：零门槛动手指南

“我手里有一大批期刊论文，想快速得到几百条高质量问题用来训练模型，怎么办？”
“本地电脑能跑吗？需要 GPU 吗？”
“API 用哪家最便宜？如果只想试用 10 条数据该怎么写参数？”

如果你也有类似的疑问，这篇指南正好给你答案。它把一个开源小工具的全部功能拆开揉碎，用对话和实例讲清楚：

• 它能做什么
• 怎么做最快
• 遇到问题怎么排查

所有示例都基于源代码仓库 README，不掺杂外部信息，拿来即用。

1. 这个工具到底干什么？

一句话：给它一段文本，它自动返回 N 条风格各异的问题。

• 数据来源：既可以是 Hugging Face 上的公开数据集，也可以是你本地的 .jsonl, .json, .parquet 文件。
• 生成方式：通过调用 10 余家大模型接口（OpenAI、Anthropic、Gemini、本地 Ollama 等）。
• 风格控制：内置 30 多种写作风格（学术、幽默、口语化、批判性……），每次随机挑一种，也可以强制指定。
• 结果保存：每条问题都附带原始文本、问题序号、模型信息、时间戳，直接落盘成 JSONL，后续清洗非常方便。

2. 三步完成环境准备

没有 GPU 也能跑，因为计算都在云端，本地只负责网络请求和 JSON 解析。

3. 30 秒跑通第一个例子

把下面整段复制到终端，回车即可：

export OPENROUTER_API_KEY=你的密钥
python3 src/main.py mkurman/hindawi-journals-2007-2023 \
  --provider openrouter \
  --model qwen/qwen3-235b-a22b-2507 \
  --output-dir ./data/demo \
  --start-index 0 \
  --end-index 10 \
  --num-questions 5 \
  --text-column text \
  --verbose

运行结束后，./data/demo 里会出现一个 questions_2025-08-18_xx-xx-xx_xxx.jsonl，每行都是一条完整记录。

4. 参数怎么看？一张表全讲透

5. 各平台 API Key 速查表

6. 数据来源的三种姿势

1. Hugging Face 公开数据
   直接写 组织名/数据集名，默认读 train 分片；如果想读 test，加 --dataset-split test。

2. 本地 JSONL
   每行一个 JSON：

   {"text": "机器学习是人工智能的一个分支……"}
   {"text": "深度学习通常使用神经网络……"}
   

3. 本地 Parquet
   列名同样用 --text-column 指定。

7. 风格系统深度拆解

7.1 默认怎么玩？

不额外给任何 --style 或 --no-style 时，工具内置 35+ 条风格，每次随机挑一条。
示例：

• formal and academic
• funny and entertaining
• practical and application-focused
• thought-provoking and philosophical

7.2 我想全部用学术风？

--style "formal and academic"

7.3 想混合三种风格？

--style "casual and conversational,funny and humorous,concise and direct"

工具会逐条随机挑一种，保证多样性。

7.4 想用文件批量管理风格？

新建 my_styles.txt：

# 井号开头是注释
formal and academic
creative and imaginative
simple and straightforward

然后：

--styles-file ./my_styles.txt

8. 输出长什么样？

成功条目：

{
  "input": "文本摘要技术的最新进展有哪些？",
  "source_text": "原文……",
  "question_index": 1,
  "total_questions": 5,
  "metadata": { "original_item_index": 0, "text_column": "text" },
  "generation_settings": {
    "provider": "openrouter",
    "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-2507",
    "style": "formal and academic",
    "num_questions_requested": 5,
    "num_questions_generated": 5,
    "max_tokens": 4096
  },
  "timestamp": "2025-08-17T12:34:56.789012"
}

失败条目：

{
  "error": "Rate limit exceeded",
  "source_text": "...",
  "metadata": { ... }
}

9. 高频问答（FAQ）

Q1: 只想试 5 条数据，怎么写最快？

--max-items 5

或

--start-index 0 --end-index 5

Q2: 免费额度有限，如何限速？

--sleep-between-requests 1.0 --num-workers 1

每 1 秒发一次请求，并发 1。

Q3: 本地 Ollama 怎么写？

1. 先启动 Ollama 并拉模型

   ollama run hf.co/lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF:Q4_K_M
   

2. 再运行：

   python3 src/main.py ./my.jsonl \
     --provider ollama \
     --model hf.co/lmstudio-community/Qwen3-4B-Instruct-2507-GGUF:Q4_K_M \
     --output-dir ./ollama_out
   

无需 API key。

Q4: 生成的文件太大，想按天切分？

工具已自动带时间戳，每天跑一次即可。

Q5: 风格可以自定义到什么程度？

任意英文短句即可，例如 --style "like a 5-year-old asking why"，只要模型能读懂就能生成。

10. 实战案例：把 100 篇新闻变成面试题

假设你手里有 news.jsonl，想给每篇生成 3 条“面试官视角”的问题：

python3 src/main.py ./news.jsonl \
  --provider openrouter \
  --model qwen/qwen3-235b-a22b-2507 \
  --output-dir ./interview_q \
  --style "critical thinking for job interview" \
  --num-questions 3 \
  --max-items 100 \
  --sleep-between-requests 0.5

跑完后打开 interview_q/questions_2025-08-18_xxx.jsonl，直接筛掉空行即可入库。

11. 常见报错速解

12. 小结与下一步

读完这篇，你已经知道：

• 如何 5 分钟装好环境
• 如何用一行命令把公开数据集或本地文件变成问题库
• 如何控制风格、限速、并发、切分数据
• 如何解读输出并排查常见错误

下一步，你可以：

1. 把生成的问题再喂给 RAG 系统，做知识库问答。
2. 用 --styles-file 维护公司专属风格，如“客服场景”“技术面试”。
3. 把结果导入 Excel 或数据库，做进一步质量评估。

祝你玩得开心，有问题直接提 Issue 或在社群交流。