xLAM Function Calling 60k
Este conjunto de datos contiene 60 000 consultas de texto de muestra con llamadas de API funcionales asociadas, verificadas automáticamente mediante ejecución y validación semántica, que abarcan 21 categorías de API. Está diseñado para el desarrollo de modelos de llamada a funciones que puedan interpretar y ejecutar funciones a partir de texto natural.
60 000 ejemplos de JSON, formato estructurado: solicitud, herramientas, parámetros, respuestas
CC-BY 4.0
Descripción
El conjunto de datos xLAM Function Calling 60k incluye 60 000 ejemplos de solicitudes en lenguaje natural, combinadas con llamadas a la API funcionales que se validan en tres pasos: control de formato, ejecución real y verificación semántica. Los datos abarcan 21 categorías de API diferentes y se generan mediante dos canalizaciones automáticas.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos que puedan llamar a funciones de API a partir de instrucciones en lenguaje natural
- Evalúe la precisión de los modelos para comprender los parámetros y su correcta ejecución
- Compare los agentes que llaman a funciones en varios contextos
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Este conjunto de datos se puede enriquecer añadiendo nuevos tipos de API, integrando registros de ejecución o creando versiones multilingües. Una anotación más precisa de los errores menores detectados también podría mejorar la solidez.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de PNL
- Desarrolladores asistentes de API
- Ingenieros de ML que llaman funciones
🔧 Herramientas compatibles
- Hugging Face Datasets
- LangChain
- OpenAI Function Calling
- FastAPI
💡 Consejo
Utilice la validación semántica como filtro para detectar y corregir errores en sus propios datos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un agente de llamada a funciones en el contexto de este conjunto de datos?
Un agente de llamadas a funciones interpreta las instrucciones en lenguaje natural para ejecutar automáticamente las llamadas a las funciones de la API con los parámetros adecuados.
¿El conjunto de datos contiene ejemplos de errores o datos incorrectos?
Sí, alrededor del 5% de los ejemplos tienen pequeños errores detectados durante la validación, como argumentos inexactos, pero en general la calidad es superior al 95%.
¿Se puede usar este conjunto de datos para aplicaciones comerciales?
Sí, la licencia CC-BY 4.0 permite el uso comercial siempre que se mencione la atribución.
