Dados de taxonomia

Há três categorias de dados na taxonomia.

Knowledge

Dados e fatos que são apoiados por fontes como livros didáticos ou enciclopédias. Ao adicionar conhecimento a uma taxonomia, você deve fazer referência a um documento de conhecimento separado que exista fora do diretório da taxonomia e atue como uma fonte de verdade.

Habilidades básicas

Habilidades básicas, como matemática, linguagem e programação, que podem ser usadas para adquirir mais conhecimento. Essas habilidades geralmente são desenvolvidas usando dados públicos.

Habilidades de composição

Habilidades que combinam conhecimento e habilidades básicas para concluir tarefas mais complexas, como análise do mercado de ações.

Para obter mais informações sobre as categorias, consulte O que é uma "habilidade"? e O que é "conhecimento"? nos documentos do site InstructLab.

Arquivos de taxonomia

Há dois tipos de arquivos de dados necessários para cada "nó folha".

qna.yaml

Inclui perguntas e respostas relevantes para as informações encontradas no documento de conhecimento. As perguntas e respostas são organizadas como pares de chave/valor.

attribution.txt

Inclui fontes para as informações adicionadas ao arquivo qna.yaml. Isso é opcional, mas é necessário para contribuições ao repositório de taxonomia de código aberto InstructLab.

Documentos de conhecimento

Qualquer conhecimento adicionado a uma taxonomia deve ser respaldado por um documento de conhecimento, que atua como uma fonte de verdade para as informações fornecidas ao modelo. O documento deve ser um arquivo Markdown que exista em um diretório separado da taxonomia. Você faz referência ao documento de conhecimento e ao diretório em que ele está armazenado na seção document_outline do arquivo qna.yaml. Para obter mais informações e exemplos de um documento de conhecimento, consulte Preparação de seus documentos de conhecimento e Exemplo de referência de arquivo de documento de conhecimento.

Conhecimento qna.yaml arquivos

O arquivo de conhecimento qna.yaml inclui perguntas e respostas com base nas informações encontradas no documento de conhecimento relevante. As perguntas e respostas são armazenadas como pares de chave/valor, e é necessário um mínimo de cinco pares para cada arquivo qna.yaml. No final do seu arquivo qna.yaml, na seção document_outline, você deve fazer referência ao documento de conhecimento e ao diretório onde ele está armazenado. Para obter os requisitos completos do arquivo qna.yaml e exemplos de contribuições de conhecimento, consulte o modelo de arquivo qna.yaml e o exemplo de envio de conhecimento.

Habilidades qna.yaml files

O site de habilidades qna.yaml contém perguntas e respostas que ensinam uma tarefa simples. Para ensinar um modelo a rimar, por exemplo, você pode incluir uma pergunta como What are 5 words that rhyme with skill? com a resposta spill, mill, drill, fill, chill. As perguntas e respostas são armazenadas como pares de chave/valor, e é necessário um mínimo de cinco pares para cada arquivo qna.yaml.

As habilidades que você adiciona podem ser fundamentadas, o que significa que elas exigem entradas adicionais para adicionar contexto, ou não fundamentadas, o que significa que elas não exigem nenhum contexto adicional. Para habilidades fundamentadas, você adiciona contexto no arquivo qna.yaml com o campo context. Quando você adiciona uma habilidade fundamentada a uma taxonomia, ela deve estar em um ramo que comece com a palavra grounded, como grounded/games/sudoku.

Para obter os requisitos completos do site qna.yaml e exemplos de contribuições de habilidades, consulte Os arquivos de habilidades na documentação do site InstructLab. Observe que não é necessário adicionar um documento separado ao adicionar habilidades.