将记录保存为 JSONL

将记录保存到指定的 JSONL 文件。

选项 

• 微调格式指定 JSONL 文件的输出格式：

  • 打开：创建一个适合 AI 模型微调的 JSONL 文件，其中包含来自您指定的表和字段的系统、用户和助手提示的消息数组结构。

  • 关闭：创建具有消息数组结构的 JSONL 文件格式，其中包含“完成字段”指定的助手提示，该提示包含您指定的表格中所有其他字段的数据的用户提示。它还包含一个预定义的系统提示。

• 表根据当前记录搜索结果指定要导出的表摹本。

• 指定输出文件定义 JSONL 文件保存为的一个或多个路径和文件名的列表。路径必须使用文件路径前缀之一。脚本步骤会搜索列表，并使用它可以成功保存的第一个路径和文件名。请参阅创建文件路径。
  

• “创建文件夹”，以指定是否在输出文件路径中创建您指定的新文件夹。

选项仅当“微调格式”为“打开”时才可用：

• “系统提示”是一个文本表达式，指定了定义 AI 模型角色和行为的系统级指令。此提示会设置模型应该如何响应的上下文。

• “用户提示”是一个文本表达式，指定了将用作 AI 模型训练示例的用户输入或问题。

• “助手提示”是一个文本表达式，指定了与用户提示对应的预期 AI 助手回复。

选项仅当“微调格式”为“关闭”时才可用：

• 完成字段指定表中包含供训练使用的预期助手响应或答案的字段。

原始版本 

22.0

说明 

此脚本步骤将记录从 FileMaker 表导出到 JSON 行 (JSONL) 格式的文件。JSONL 是一种结构化文本文件格式，其中每行都包含一个单独的、完整的 JSON 对象。这种格式的主要用途是作为微调 AI 模型的训练数据。

对于当前搜索结果中的每个记录（或者对于“表”指定了相关表时的每个相关记录），脚本步骤将 JSON 对象保存在输出文件中的一行上。格式取决于用于“微调格式”选项。

注释  虽然为了清楚起见，下面显示为多行，但每个 JSON 对象实际上都在 JSONL 文件中的一行上。

{
  "messages" : 
  [
    {
      "content" : "<System_Prompt_Field_Data>",
      "role" : "system"
    },
    {
      "content" : "<User_Prompt_Field_Data>",
      "role" : "user"
    },
    {
      "content" : "<Assistant_Field_Data>",
      "role" : "assistant"
    }
  ]
}

{
  "messages" : 
  [
    {
      "content" : "<Predefined_System_Prompt>",
      "role" : "system"
    },
    {
      "content" : "<FieldName1>=<Data1>, <FieldName2>=<Data2>, ... ",
      "role" : "user"
    },
    {
      "content" : "<Completion_Field_Data>",
      "role" : "assistant"
    }
  ]
}

注释 

• 字段类型按以下方式处理：

  • 文本和数字字段分别保存为 JSON 字符串和数字。

  • 日期和时间字段保存为字符串，使用创建 FileMaker Pro 文件时使用的系统区域设置格式。

  • 当“微调格式”选项为“关闭”时，不支持容器字段并且会跳过该字段。如果此选项为“打开”，则容器字段中的文件名将导出为字符串（如果存在）。

  • 计算字段是根据其结果类型保存的。

• 当“微调格式”选项为“开”时：

  • “系统提示”是可选的。如果未指定，或者其指定数据为空值，则系统角色的对象将在 JSONL 文件中省略。

  • “用户提示”和“助手提示”为必填项。如果它们的值为空，则用户和助手角色的内容值为空字符串。

• 当“微调格式”选项为“关闭”时：

  • “完成字段”为必填项。如果记录的值为空，则在 JSONL 文件中省略该记录。

示例 1- 微调格式关闭

将数据保存到“微调格式”已关闭的 JSONL 文件中。Support_QA 表格包含有关 FileMaker 以及其他数据的客户支持问题和答案。

脚本转到 Support_QA 布局，并显示所有记录。然后，它将 $filePath 设置为 JSONL 文件，以保存在文档目录中。

最后，脚本将所有记录保存在 Support_QA 表中，并在每行的助手对象中标识来自“答案”字段的数据。

转到布局 [ "Support_QA" (Support_QA) ]
显示所有记录

设置变量 [ $filePath ; Value: Get(DocumentsPath) & "support-qa.jsonl" ]

将记录保存为 JSONL [ 微调格式: 关闭 ; 表: "Support_QA" ; 完成字段: Support_QA::Answer ; "$filePath" ; 创建文件夹: 关闭 ]

support-qa.jsonl 文件中一条记录的行：

{"messages": [{"role": "system","content": "<Predefined_System_Prompt>"},{"role": "user","content": "Area=Scripting, Question=How do I create a new script in FileMaker Pro?, Version=3"},{"role": "assistant","content": "Go to Scripts menu > Script Workspace, then ..."}]}

示例 2- 保存为 JSONL 以进行微调

使用这个与上述相同的 Support_QA 表，本例将选择字段中的数据保存到 JSONL 文件中，用于微调微调模型脚本步骤的示例 2 中的 AI 模型。

脚本转到 Support_QA 布局，并执行查找以获取所需的搜索结果。然后，它将 $trainingFile 设置为 JSONL 文件，以保存在文档目录中。

最后，脚本将 Support_QA 表中记录的搜索结果保存到 JSONL 文件中，其中包含来自用户提示的问题字段、来自助手提示的答案字段的数据，以及包含系统提示版本字段的文本表达式。

转到布局 [ "Support_QA" (Support_QA) ]
执行查找 [ 恢复 ]

设置变量 [ $trainingFile ; 值: Get(文档路径) & "training_data.jsonl" ]

设置变量 [ $systemPrompt ; 值: "应用到从以下版本开始的所有 FileMaker Pro 版本: " & Support_QA::Version ]

将记录保存为 JSONL [ 微调格式: 打开 ; 表: "Support_QA" ; 系统提示: $systemPrompt ; 用户提示: Support_QA::Question ; 助手提示: Support_QA::Answer ; "$trainingFile" ; 创建文件夹: 关闭 ]

training_data.jsonl 文件中一条记录的行：

{"messages":[{"content":"Applies to all FileMaker Pro versions starting with: 3","role":"system"},{"content":"How do I create a new script in FileMaker Pro?","role":"user"},{"content":"Go to Scripts menu > Script Workspace, then ...","role":"assistant"}]}

相关主题 

• 微调模型脚本步骤

• 脚本步骤参考