RAG金融法律评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：RAG,金融,法律,检索增强生成,企业问答,技术评估,机器学习,文本摘要,数据趋势分析
数据概述：
本数据集由Huggingface Hub提供，包含200个多样化的金融和法律领域的样本，每个样本包括相关背景信息和相关问题。该数据集旨在评估检索增强生成（RAG）技术在企业问答任务中的表现，涵盖核心问答、未找到主题分类、布尔问题、数学方程、复杂问题及总结等应用场景。
数据用途概述：
该数据集适用于金融和法律行业的专业人士，用以分析和优化RAG技术。研究人员可以利用此数据集进行文本摘要、未找到主题分类、布尔问题判断、数学方程分析、复杂问答和总结等任务的评估。同时，该数据集也适合用于机器学习模型训练，帮助识别未解决的问题并预测未来趋势，发现金融和法律服务领域的关键词和常见话题，为企业的决策提供支持。
举例：
用户可以通过查询数据集中的“query”列和“answer”列，来创建关于特定类别的假设，并基于这些假设制定研究问题。例如，研究者可以利用“tokens”列和“category”列中的信息，构建一个自动化的文本摘要网络，用以总结法律文档。此外，还可以训练模型来识别尚未有明确答案的问题，并利用数据中的趋势和模式预测未来结果，为复杂的金融和法律问题提供解决方案。
