本数据集使用OpenAI API接口生成，流程：
- 种子特征集和基础设定：
- 手工编写的种子集包含基本角色特征。
- LLM从这个种子集生成角色的基础设定。
- 角色设定的进化：
- 第二个种子集包含指导角色设定进化的指令Prompt。
- 这些进化角色的指令Prompt被放到一个指令池中。基于这些进化Prompt，LLM对基础设定实施进化。
- 反馈循环：
- 由人类评估者和GPT-4组成的混合评价系统。此系统对进化后的设定给出反馈。
- 反馈用于迭代更新种子集。如此迭代，我们最终得到一个细致的角色设定数据集。
- 角色扮演和对话生成：
- 使用self-instruction框架基于角色设定生成角色的对话数据。
- 生成角色设定，分别生成护士角色和患者角色
cd role_play_data
python role_generate.py- 生成医患之间的多轮对话 LLM选择：分别用gpt-4o的api和豆包的doubao-character-pro-32k的api生成对话
python roleplay_data_generate_gpt4.py
python roleplay_data_generate_doubao.py