数据描述
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数据描述
在零售智能补货系统的实际应用中，常出现“算法建议补货量远超门店实际承载能力”的现象，带来堆积压货、动线混乱与人力浪费等严重后果。为确保补货逻辑的业务落地性与门店适配性，补货推荐引擎应纳入空间容量、货架布局与陈列能力等实际门店变量。本数据集聚焦“补货建议与门店容量冲突”的边界约束推理问题，通过构建细致的Chain-of-Thought多步逻辑链条，训练具备上下文理解 + 空间约束建模能力的AI系统，支持智能补货算法的回溯验证与优化。
数据参数
id
不固定长度字符串
industry
零售行业
task_type
补货建议算法验证逻辑
label
例如“补货建议超出门店陈列容量”
input
不固定长度字符串
cot_steps
不固定长度字符串
answer
不固定长度字符串
key_variables
例如“陈列容量”“补货上限逻辑”等
difficulty
简单 / 中等 / 复杂
source
如“门店容量控制与补货联动规则”“补货逻辑测试报告”等
domain
采购与补货
数据样例
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