Датасет · nvidia
Диалоговый QA по документам и контексту
nvidia/ChatRAG-Bench
Бенчмарк диалогового QA по документам и извлечённому контексту на английском.
Что внутри
Бенчмарк содержит вопросы и ответы для диалогового QA по документам или извлечённому контексту. Он собран на основе 10 существующих датасетов, включая Doc2Dial, QuAC, QReCC, CoQA и другие; язык — английский. Размер — от 10 до 100 тыс. примеров.
Что можно сделать
- Оценить RAG-систему на диалоговом QA
- Дообучить LLM отвечать по длинному контексту
- Проверить reasoning по таблицам и арифметике
- Языки
- Английский
- Размер
- 10K–100K записей
- Скачиваний за месяц
- 3,4 тыс.
- Лайков
- 118
Как загрузить
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("nvidia/ChatRAG-Bench")