分類データ

分類法には3つのカテゴリーがある。

Knowledge

教科書や百科事典などの情報源に裏付けられたデータや事実。 ナレッジをタクソノミーに追加する場合、タクソノミーのディレクトリの外部に存在し、真実のソースとして機能する別のナレッジドキュメントを参照する必要があります。

基礎スキル

数学、言語、プログラミングなど、より多くの知識を身につけるための基礎的なスキル。 これらのスキルは通常、公開データを使って開発される。

作曲技能

株式市場分析など、より複雑な仕事をこなすための知識と基礎スキルを組み合わせたスキル。

カテゴリの詳細については、 InstructLab ドキュメントの 「スキル」とは何か、 「知識」とは何かを参照してください。

分類ファイル

各 "リーフノード "に必要なデータファイルは2種類ある。

qna.yaml

ナレッジ・ドキュメントに記載されている情報に関連する質問と回答。 質問と回答はキーと値のペアで構成されます。

attribution.txt

qna.yaml ファイルに追加された情報のソースを含む。 これはオプションですが、オープンソースの InstructLab タクソノミーのリポジトリへの貢献には必須です。

知識文書

タクソノミーに追加される知識は、モデルに供給される情報の真実のソースとして機能する知識文書によってバックアップされなければならない。 ドキュメントは、タクソノミーとは別のディレクトリに存在する Markdown ファイルでなければなりません。 qna.yaml ファイルの document_outline セクションで、ナレッジ・ドキュメントとそれが保存されているディレクトリを参照します。 ナレッジ・ドキュメントの詳細およびサンプルについては、 ナレッジ・ドキュメントの準備および ナレッジ・ドキュメントのファイル・リファレンスの例を 参照してください。

ナレッジ qna.yaml ファイル

ナレッジ qna.yaml ファイルには、関連するナレッジ・ドキュメントに記載されている情報に基づく質問と回答が含まれています。 質問と回答はキーと値のペアとして保存され、 qna.yaml ファイルごとに最低 5 つのペアが必要です。 qna.yaml ファイルの最後、 document_outline セクションで、ナレッジ・ドキュメントとそれが保存されているディレクトリを参照する必要があります。 完全な qna.yaml ファイル要件とナレッジ貢献の例については、 テンプレート qna.yaml ファイルと ナレッジ提出の例を参照してください。

スキル qna.yaml ファイル

スキル qna.yaml には、簡単なタスクを教える質問と答えが含まれている。 例えば、韻を踏むことを教えるには、 What are 5 words that rhyme with skill? のような質問に、 spill, mill, drill, fill, chill. 質問と回答はキーと値のペアとして保存され、 qna.yaml ファイルごとに最低 5 つのペアが必要です。

追加するスキルは、コンテキストを追加するために追加の入力を必要とするグラウンディングされたものと、追加のコンテキストを必要としないアングラウンディングされたものがある。 グラウンデッド・スキルの場合、 qna.yaml ファイルの context フィールドにコンテキストを追加する。 グラウンデッドスキルをタクソノミーに追加する場合、 grounded/games/sudoku のように、 grounded で始まるブランチに追加する必要があります。

完全な qna.yaml 要件とスキルの貢献の例については、 InstructLab ドキュメントの スキルファイルを参照してください。 なお、スキルを追加する際に別の文書を追加する必要はありません。