jaeyong2/thai-rag-cot

该数据集是一个泰语问答数据集，包含context（上下文）、Question（问题）、RAW Ground Truth（原始真实答案）、Thinking（思考过程）和Final Answer（最终答案）等特征。数据集来源于pythainlp/prd_news_30112023和pythainlp/thai-wiki-dataset-v3，并使用Qwen/Qwen2-72B-Instruct模型生成答案。数据集支持泰语，许可证为cc-by-sa-3.0。The dataset contains Thai content, featuring context, Question, RAW Ground Truth, Thinking, and Final Answer. It is divided into a training set with 176,357 samples. The development process involves sourcing data from two datasets (pythainlp/prd_news_30112023 and pythainlp/thai-wiki-dataset-v3) and using the Qwen/Qwen2-72B-Instruct model to generate answers.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理与检索增强生成领域，高质量的多语言推理数据集是推动模型性能提升的关键基石。该数据集以泰语为语言载体，其构建过程首先从两个权威泰语语料库——pythainlp/prd_news_30112023与pythainlp/thai-wiki-dataset-v3中提取原始文本作为上下文来源。随后，研究者借助Qwen2-72B-Instruct这一高性能大语言模型，基于给定的上下文与问题，自动生成包含逐步推理链（Chain-of-Thought）的思考过程与最终答案，从而构建出结构化的问答对。整个流程确保了数据在逻辑连贯性与推理深度上的高质量。

使用方法

使用该数据集极为便捷，用户可通过HuggingFace的datasets库直接加载。只需一行代码`load_dataset("jaeyong2/thai-rag-cot", split="train")`，即可获取包含全部字段的训练集。在具体应用中，研究者可将context与Question作为输入，将Thinking与Final Answer作为目标输出，用于训练检索增强生成（RAG）模型或微调大语言模型的泰语推理能力。数据集以默认配置提供，数据文件预分割为训练集，无需额外预处理即可直接用于模型训练与评估。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）与思维链（Chain-of-Thought, CoT）推理的融合，为提升语言模型在复杂问答任务中的表现提供了新范式。然而，现有资源多集中于英语等主流语言，低资源语言如泰语的相关数据集仍属稀缺。在此背景下，由研究者Jaeyong2主导、依托TPU Research Cloud项目支持，于近期构建了thai-rag-cot数据集。该数据集基于pythainlp/prd_news_30112023和pythainlp/thai-wiki-dataset-v3两个泰语语料库，并借助Qwen2-72B-Instruct模型生成包含思维链的答案，旨在为泰语RAG与CoT研究提供标准化训练资源，填补了该语言在推理增强型问答领域的空白。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战包括：其一，领域问题层面，泰语作为低资源语言，其词形变化复杂、缺乏大规模高质量标注语料，导致模型在检索与推理时易受噪声干扰，难以像英语场景般稳定实现上下文与推理链的精准对齐；其二，构建过程中，数据来源为新闻与维基百科，内容覆盖范围有限，可能引入领域偏置；此外，依赖Qwen2-72B-Instruct自动生成思维链答案，虽提升了效率，但模型输出的逻辑一致性、事实准确性及泰语表达的自然度仍需人工验证，可能影响下游任务的可信度与泛化能力。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，泰语因其复杂的语法结构和有限的标注资源而面临诸多挑战。jaeyong2/thai-rag-cot数据集融合了检索增强生成与思维链推理技术，为泰语问答系统提供了高质量的监督学习数据。其经典使用场景在于训练模型对给定上下文进行深度理解，并生成包含中间推理步骤的最终答案，从而显著提升模型在复杂泰语问题上的回答准确性与可解释性。

解决学术问题

该数据集有效解决了泰语低资源场景下推理能力不足的学术难题。通过引入思维链标注，它弥补了传统问答数据集仅关注最终答案的缺陷，使得模型能够学习到从上下文到答案的完整推理路径。这一设计推动了多语言推理研究的发展，并为评估大语言模型在非英语语种上的逻辑推理能力提供了标准化基准，对促进低资源语言的自然语言处理进步具有深远意义。

实际应用

在实际应用中，该数据集可支撑泰语智能客服、法律文档问答及教育辅导系统的构建。例如，在医疗咨询场景中，模型可依据提供的泰语医学资料，逐步推理出患者问题的准确解答；在学术检索领域，系统能结合上下文生成带解释的答案，提升用户对信息可信度的判断。其检索增强特性尤其适合需要实时引用外部知识的动态问答任务。

数据集最近研究

最新研究方向

当前，泰语自然语言处理领域正朝着增强检索增强生成（RAG）与思维链（CoT）推理能力的方向迈进，以应对低资源语言在复杂问答任务中的挑战。jaeyong2/thai-rag-cot数据集应运而生，它融合了泰语新闻与维基百科语料，借助Qwen2-72B-Instruct模型生成带有推理过程的问答对，为构建可解释的泰语智能问答系统提供了关键训练资源。该数据集不仅推动了RAG与CoT在泰语场景的交叉研究，更通过开放177k高质量样本，显著降低了非英语语言在检索增强推理领域的门槛，其影响深远——它有望赋能泰语搜索引擎、教育辅助及公共信息服务的智能化升级，成为连接大规模语言模型与低资源语言实践的重要桥梁。