RAG-v1

# Glaive-RAG-v1

Glaive-RAG-v1 is a dataset with ~50k samples built using the Glaive platform, for finetuning models for RAG use cases.

Each row has:
- List of documents for context
- Question
- Answer Mode
- Answer

The answer mode is to define if the model should output only grounded responses or if it should combine it's internal information as well.

The answers have Cited documents at the beginning and also <co: 1></co> tags in the text to mark citations.

To report any problems or suggestions in the data, join the [Glaive discord](https://discord.gg/fjQ4uf3yWD)

# Glaive-RAG-v1
Glaive-RAG-v1 是基于 Glaive 平台构建的数据集，包含约 5 万条样本，用于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）场景下的模型微调。
每条样本均包含以下字段：
- 用于上下文的文档列表
- 问题（Question）
- 回答模式（Answer Mode）
- 回答内容（Answer）
回答模式用于指定模型需仅生成锚定上下文的响应，还是可同时结合自身内置知识进行作答。
答案开头会标注所引用的文档，且文本中会通过<co: 1></co>这类标签标记引用位置。
若需反馈数据集相关问题或提出建议，请加入[Glaive Discord社区](https://discord.gg/fjQ4uf3yWD)