墨比乌斯公司在农业智能化发展的背景下,大模型常被用于生成播种时间、施肥方案与病虫害防控等建议。然而由于不同地区的气候、作物品种和耕作习惯存在显著差异,通用模型容易输出脱离实际的农业建议。本数据集聚焦“播种时间建议”的合理性评估,采用人类反馈强化机制(RLHF),标注模型建议与实际农艺实践之间的偏差程度,帮助模型更精准地掌握区域种植时序规律,提升农业问答系统的实用性与可信度。
| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 文件名 | string | 文件名 |
| prompt | string | 通常包含作物类型、地区信息、建议时间等 |
| output | string | 模型生成的播种建议或相关回答 |
| human_feedback | number | 1–5分(5为完全合规、1为严重不当) |
| rationale | string | 指出模型建议是否符合农艺知识、区域气候与常规作业时间 |
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 授权类型 | CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享) |
| 商业使用 | 需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费) |
| 隐私与脱敏 | 无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准 |
| 合规体系 | 中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持 |
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