在教育 AI 领域，高质量的中文教育语料库是构建多语言 LLM 的关键基础，尤其针对 K-12 和大学阶段的教材内容。这些语料不仅能提升模型对中文教育知识的理解，还能支持 RAG（Retrieval-Augmented Generation）机制，实现精准的知识检索和生成，避免模型幻觉问题。传统教育资源多为 PDF 格式，需通过 curation 过程转化为结构化数据，方能用于 LLM fine-tuning 和 RAG 应用。本文聚焦单一技术点：基于开源资源的中国教科书 PDF curation，强调 OCR 提取、元数据标注与 search APIs 集成，提供可落地工程参数和清单。
首先，资源获取是 curation 起点。开源仓库 ChinaTextbook 汇集了中国义务教育和小初高数学教材 PDF，以及部分大学高等数学、线性代数等资源。这些文件覆盖从一年级到大学水平的教育内容，总量超过数百份，适合构建教育专用语料库。下载时，注意仓库中大文件被拆分（每个 < 50MB），需使用提供的 mergePDFs 工具合并，例如在 Windows 下双击 mergePDFs-windows-amd64.exe 自动处理。参数建议：优先下载人教版义务教育教材，确保覆盖核心科目；总大小约 10-20GB，存储于本地目录如 /data/china-textbooks/。
接下来，进行 OCR 提取以转化 PDF 为可处理文本。教育 PDF 常为扫描件，包含中文文本、数学公式和表格，传统工具如 Tesseract 准确率不足 70%。推荐使用 Versatile-OCR-Program，这款开源工具专为教育场景设计，支持多模态提取（文本、公式、表格），准确率达 95% 以上。它结合 DocLayout-YOLO 布局分析和 MathPix 公式识别，输出 JSON 或 Markdown 格式。安装步骤：git clone https://github.com/ses4255/Versatile-OCR-Program.git；pip install -e .；运行两阶段处理：第一阶段 python ocr_stage1.py --input pdf_path --output_dir temp（提取原始数据，参数：--language CHN_ENG 支持中英混排）；第二阶段 python ocr_stage2.py --input_dir temp --output result.json（生成语义化输出，参数：--model MathPix 启用公式解析）。对于批量处理，设置 --batch_size=10，处理时间约每页 1-2 秒（GPU 加速下）。潜在风险：低质量扫描导致 OCR 噪声，可后接 LLM-Aided OCR 使用本地 LLM（如 Llama-3）修正错误，命令：python llm_correct.py --input ocr_text --model ollama/llama3。证据显示，在东京大学数学数据集上，此工具准确率超 90%，远优于 PaddleOCR 的 85%。
OCR 后，metadata tagging 标准化数据。教育语料需标注年级、科目、章节、版本等，便于 RAG 检索和 fine-tuning 过滤。定义 JSON schema：{"doc_id": "unique_hash", "grade": "1-12 or university", "subject": "math/physics/etc", "chapter": "e.g. 几何", "version": "人教版 2023", "text_chunks": [...], "formulas": [...], "tables": [...] }。使用 Python 脚本自动化：import json; from hashlib import md5; for pdf in pdfs: doc_id=md5 (pdf.encode ()).hexdigest (); metadata = extract_metadata (pdf)（自定义函数解析文件名如 "七年级上册数学.pdf" 推断 grade=7, semester=upper）；保存为 Parquet 格式，便于 Hugging Face Datasets 加载。参数：chunk_size=512 tokens（使用 RecursiveCharacterTextSplitter，overlap=50），确保每个 chunk 自包含教育知识点；总语料规模目标 10 万 + chunks。
构建结构化 corpus 后，集成 search APIs 实现 RAG。使用 LangChain 框架搭建 pipeline：首先嵌入 chunks，使用 Sentence Transformers 'paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2' 模型（支持中文，维度 384），命令：from sentence_transformers import SentenceTransformer; model=SentenceTransformer ('...'); embeddings=model.encode (chunks)。存储至向量 DB 如 FAISS：from langchain.vectorstores import FAISS; db=FAISS.from_texts (chunks, model); db.save_local ('edu_index')。RAG 查询流程：retriever = db.as_retriever (search_kwargs={"k": 5})（top-5 相关 chunks）；llm = HuggingFaceHub (repo_id="Qwen/Qwen-7B-Chat", model_kwargs={"temperature":0.1})；chain = RetrievalQA.from_chain_type (llm=llm, chain_type="stuff", retriever=retriever）。参数优化：相似度阈值 > 0.7 过滤噪声；对于教育查询，如 "解释初中几何定理"，RAG 可检索相关章节生成解释。相比纯 LLM，RAG 减少幻觉率 30% 以上。
对于多语言 LLM fine-tuning，此 corpus 转化为指令数据集。格式 Alpaca-style：{"instruction": "基于教材解释 [主题]", "input": "上下文 chunk", "output": "生成答案"}。使用 SFTTrainer（Hugging Face）：dataset = load_dataset ('json', data_files='edu_alpaca.json'); trainer = SFTTrainer (model=Qwen-7B, train_dataset=dataset, args=TrainingArguments (epochs=3, batch_size=4, learning_rate=1e-4, peft=True 用 LoRA r=16))。参数：LoRA rank=16, alpha=32，微调仅更新 1% 参数，适用于 8GB GPU；fine-tuning 后，模型在教育任务如 CMMLU 中文 MMLU 上提升 5-10%。风险：版权限制，仅用于研究；OCR 限制造成偏差，需人工校验 10% 样本。
最后，监控与回滚：部署 RAG 时，用 Prometheus 追踪检索延迟 <200ms，生成准确率> 85%；若性能降，回滚至纯 LLM。curation 清单：1. 下载 & 合并 PDF；2.OCR & 修正；3.metadata&chunking；4. 嵌入 & 索引；5.fine-tuning & 测试。此流程使教育 AI 更接地气，支持全球多语言应用。
资料来源：ChinaTextbook GitHub 仓库；Versatile-OCR-Program 开源项目。