发布Sarathi-AgriData数据集,应用在农业咨询、语言模型领域

本次发布的数据集Sarathi-AgriData,该数据集是一个高质量的农业咨询合成数据集，专为训练适用于印度农业背景的大型语言模型（LLMs）而设计。与标准合成数据集不同，该数据通过多阶段管道生成，严格分离科学验证和内容生成，确保模型仅针对已证明科学可行的场景生成建议。数据集特点包括预验证场景、思维链（CoT）、严格的安全防护措施和多样化的角色（如“村庄长者”、“地区官员”、“广播播报”）。数据生成过程包括五个阶段：合成束构建、生物可行性分析、系统指令合成、批量推理与防护措施、解析与结构化。数据集结构包括唯一的记录ID、输入提示（作物、地区、土壤、压力因素、耕作方式、生长阶段）、系统指令、模型思考过程和最终建议（印地语）。

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