dutta18/omcs_50k_with_FAISS

当人们交流时，他们依赖于大量的共享常识知识来相互理解。今天我们在人工智能和用户界面设计中面临的许多障碍是由于计算机不共享这些知识。为了改善计算机对人类生活和谈论的世界的理解，我们需要为它们提供关于事物之间基本关系的可用知识，这些知识几乎每个人都知道。数据集中提供了用于实现FAISS索引的嵌入列。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征列表：

  • count：数据类型为 int64
  • fact：数据类型为 string
  • embeddings：数据类型为 float32 的序列

• 数据分割：

  • train：包含 50000 个样本，总字节数为 157033742

• 数据集大小：

  • 下载大小：186812200 字节
  • 数据集大小：157033742 字节

数据集用途

该数据集用于实现 FAISS 索引，其中包含用于索引的 embeddings 列。