SFT 多轮指令微调数据集
覆盖多轮对话、逻辑推理与任务指令样本，提升模型意图理解与指令遵循能力
AI 对话与知识库
覆盖通用多轮对话与垂直领域 QA 数据
提供 RLHF 偏好标注及角色扮演指令集
RAG 知识库语料独家构建与持续更新
全链路对话训练与知识库增强数据
RLHF 偏好排序数据集
提供人工标注的候选回答偏好排序数据，支撑奖励模型训练，提升输出质量与人类偏好一致性
RLHF 偏好排序数据集
RAG 知识库语料数据集
提供结构化知识库语料，支持实时检索增强，提升模型问答的准确性与时效性
RAG 知识库语料数据集
AI 对话与知识增强适用场景
智能客服
覆盖多行业客服对话问答数据集，支撑机器人FAQ 问答、多轮对话等交互场景训练
企业大模型
为企业定制内部办公、销售、运维等场景专属问答数据集，赋能企业大模型理解内部业务知识
RAG 增强型内容生成系统
提供文档 - 问答配对、检索对齐类专业数据集，优化知识库检索、上下文关联、引用生成效果
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成品高质量数据集
结构化/非结构化题库-评测数据
基于PubMed医学论文摘要的yes/no/maybe问答，支持Medical LLM训练、医学问答及Benchmark评测。
176+
定制
书籍类电子或文本数据-教材
包含讲义、作业、实验及课堂视频，支持教育大模型、课程理解、Lecture QA训练及多模态学习。
173+
定制
论文-科研论文预印本
数据集收录多学科科研论文预印本，附带标题、摘要、作者及出版信息，用于文献分析与 NLP 模型训练。
173+
2.4M+
书籍类电子或文本数据-Wiki与长文
包含7万+电子书、文学、历史、哲学、科学等长文本，适用于LLM预训练、长上下文理解及文本生成训练。
171+
定制
结构化/非结构化题库-评测数据
基于PubMed医学论文摘要的yes/no/maybe问答，支持Medical LLM训练、医学问答及Benchmark评测。
176+
定制
书籍类电子或文本数据-教材
包含讲义、作业、实验及课堂视频，支持教育大模型、课程理解、Lecture QA训练及多模态学习。
173+
定制
论文-科研论文预印本
数据集收录多学科科研论文预印本，附带标题、摘要、作者及出版信息，用于文献分析与 NLP 模型训练。
173+
2.4M+
书籍类电子或文本数据-Wiki与长文
包含7万+电子书、文学、历史、哲学、科学等长文本，适用于LLM预训练、长上下文理解及文本生成训练。
171+
定制
多模态与视觉感知数据集-导航与机器人 (NuScenes-QA)
nuScenes-QA
48+
定制
结构化/非结构化题库-Instruction数据 (datasets)
主要数据内容包括： 大规模 Instruction Tuning 数据集 QA 问答、多轮对话与 Chat 数据 结构化 JSON / Parquet 格式训练数据 数学、代码、医疗、金融等专项 Instruction 数据 CoT（Chain-of-Thought）推理数据 RLHF、DPO 与偏好对齐训练数据 多语言、多任务 Instruction 数据资源 开源 LLM 微调与 Benchmark 数据集 支持的能力方向包括： LLM Instruction Tuning SFT（Supervised Fine-Tuning）训练 RLHF / DPO 对齐训练 多轮对话模型训练 Chain-of-Thought 推理训练 RAG 与知识问答系统训练 多模态与 Agent 数据训练 Benchmark 与模型评测 适用于： 大语言模型（LLM）研发 Chat 模型与 AI Assistant 训练 中文 / 多语言 Instruction 微调 代码、数学、医疗等垂直模型训练 RAG 知识库与问答系统构建 推理模型与 Agent 系统开发 Benchmark 测试与能力评估
47+
定制
多模态与视觉感知数据集-视觉问答与定位 (VQAv2)
VQA-v2
47+
定制
多模态与视觉感知数据集-视觉问答与定位 (GQA)
GQA
47+
定制
多模态与视觉感知数据集-导航与机器人 (NuScenes-QA)
nuScenes-QA
48+
定制
结构化/非结构化题库-Instruction数据 (datasets)
主要数据内容包括： 大规模 Instruction Tuning 数据集 QA 问答、多轮对话与 Chat 数据 结构化 JSON / Parquet 格式训练数据 数学、代码、医疗、金融等专项 Instruction 数据 CoT（Chain-of-Thought）推理数据 RLHF、DPO 与偏好对齐训练数据 多语言、多任务 Instruction 数据资源 开源 LLM 微调与 Benchmark 数据集 支持的能力方向包括： LLM Instruction Tuning SFT（Supervised Fine-Tuning）训练 RLHF / DPO 对齐训练 多轮对话模型训练 Chain-of-Thought 推理训练 RAG 与知识问答系统训练 多模态与 Agent 数据训练 Benchmark 与模型评测 适用于： 大语言模型（LLM）研发 Chat 模型与 AI Assistant 训练 中文 / 多语言 Instruction 微调 代码、数学、医疗等垂直模型训练 RAG 知识库与问答系统构建 推理模型与 Agent 系统开发 Benchmark 测试与能力评估
47+
定制
多模态与视觉感知数据集-视觉问答与定位 (VQAv2)
VQA-v2
47+
定制
多模态与视觉感知数据集-视觉问答与定位 (GQA)
GQA
47+
定制
合规与数据安全保障
网络安全等级保护
已通过网络安全等级保护二级测评，数据符合国家标准
国际合规与版权保障
严格遵守ISO 9001、ISO 27001、ISO 27701等政策
数据安全管理认证
遵循国内市场监督管理总局认可的数据安全管理体系
常见问题
普通文本数据以信息表达为主，而 AI 对话数据强调「意图驱动的交互结构」。它通常包含用户问题、上下文信息以及对应回复逻辑，用于训练模型理解用户意图并生成符合语境的回答。
普通问答是单轮独立的「一问一答」，不依赖上下文。多轮对话需要结合前文信息，理解指代关系（如「它」「这个」），并保持对话连贯性。
可以，基于您提供的真实场景和典型对话定制，效果比通用数据更准确。
RAG 是基于语义理解的生成式检索，不只是关键词匹配。
我们通过三种机制实现持续更新：定时采集外部数据源、增量数据更新机制，以及内容变化检测系统，从而保证知识库能够随着信息变化保持实时性与一致性。
