RAG QA Logs & Corpus Data

kaggle2025-12-25 更新2026-01-10 收录

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RAG QA telemetry for retrieval quality, hallucination risk, and cost analysis

面向检索质量、幻觉风险与成本分析的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）问答（Question Answering）遥测数据集

创建时间：

2025-12-15

rag-qa-logs-corpus

一个生产风格、隐私安全的合成数据集，模拟从真实检索增强生成（RAG）系统导出的遥测数据——从语料库→块索引→排名检索列表→评估结果。设计为一个分析就绪的多表基准，用于：RAG质量分析（正确性、忠实度、幻觉）、检索策略比较（密集/BM25/混合/重排变体）、风险与元建模（从遥测预测失败/幻觉）、延迟与成本权衡（毫秒、令牌、美元）、仪表盘和教学材料。所有记录均为完全合成，无真实用户、客户、患者或公司数

Hugging Face2025-12-25 更新160

RAG QA Logs & Corpus — Synthetic Multi-Table RAG Benchmark

一个生产风格、隐私安全的合成数据集，模拟了真实检索增强生成（RAG）系统的遥测数据，从语料库→块→检索列表→评估结果。该仓库提供了一个可连接、适合机器学习使用的多表基准，用于RAG质量分析、检索策略评估、风险与元建模、延迟与成本权衡以及仪表盘和教学材料。

github2025-12-25 更新220

vaqa/rag-qa

--- dataset_info: features: - name: query dtype: string - name: answer dtype: string - name: category dtype: string - name: source dtype: string - name: context_id dtyp

Hugging Face2024-08-09 更新40

tarekmasryo/RAG-QA-Logs-Corpus

RAG QA评估日志与语料库是一个多表数据集，模拟了一个生产风格的检索增强生成(RAG)系统的端到端流程。它包括文档语料库、分块级别索引、每个查询的检索事件、带有正确性、幻觉、延迟和成本信号的QA评估运行、QA用例的场景模板以及记录每一列的数据字典。所有记录都是完全合成但现实的系统日志和语料库数据，旨在模拟真实RAG遥测数据，同时保持安全和可共享性。数据集适用于RAG质量分析、元建模、幻觉风险评分

Hugging Face2025-12-15 更新40

rag-qa

该数据集包含多个特征，如source、query、context、answers、category、tokens和grouping，每个特征都有其数据类型。数据集分为训练集，包含10个样本。数据集的下载大小为14351字节，实际大小为11267字节。数据集配置为默认，训练数据文件路径为data/train-*。

Hugging Face2024-07-31 更新170