File size: 5,851 Bytes
4baff57 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 | ---
license: mit
language:
- cs
tags:
- conversational
- essential-oils
- aromatherapy
- czech
- qa
- chatbot
size_categories:
- 1K<n<10K
task_categories:
- question-answering
- text-generation
pretty_name: Fleurdin Essential Oils Dataset
---
# 🌿 Fleurdin Essential Oils Dataset
Dataset obsahující **Q&A páry o esenciálních olejích v českém jazyce** pro fine-tuning jazykových modelů.
## 📊 Přehled
Tento dataset byl vytvořen pro trénování AI modelů jako expertů na esenciální oleje a aromaterapii. Obsahuje podrobné informace o účincích, použití a vlastnostech esenciálních olejů.
### Statistiky
- **Celkem Q&A párů:** 2,281
- **Počet esenciálních olejů:** 30
- **Průměr Q&A na olej:** ~76 otázek
- **Jazyk:** Čeština 🇨🇿
- **Formát:** Konverzační páry (user/assistant)
### Zahrnuté esenciální oleje
Oregano, Petitgrain, Pomeranč sladký, Rozmarýn, Růže, Řebříček, Santalové dřevo, Skořicová kůra, Slaměnka, Smrk černý, Smrk modrý, Heřmánek pravý, Jabloňák, Kadidlo, Kafrovník, Levandule, Limetka, Majoránka, Mandarinka zelená, Máta peprná, Meduňka, Muškátový oříšek, Myrha, Vavřín, Bazalka, Bergamot, Borovice lesní, Koriandr, Frangipani, Ho wood
## 📋 Struktura dat
Každý záznam obsahuje pole `text` s konverzačními zprávami:
```python
{
"text": [
{
"role": "user",
"content": "Jaké jsou účinky oregana na tělo?"
},
{
"role": "assistant",
"content": "Oregano má tyto účinky na tělo: OBECNÉ: Antioxidant, Antibakteriální..."
}
]
}
```
### Kategorie účinků
Data jsou organizována do kategorií:
- **OBECNÉ** - Základní vlastnosti (antioxidant, antibakteriální, antivirové...)
- **TRÁVENÍ** - Účinky na trávicí systém
- **KŮŽE** - Dermatologické aplikace
- **DÝCHÁNÍ** - Respirační systém
- **BOLEST** - Analgetické účinky
- **PSYCHIKA/EMOCE** - Mentální a emocionální účinky
## 🎯 Typy otázek
Dataset obsahuje 6 typů otázek pro každý olej:
1. **Obecné otázky** (8 variant)
- "Co je oregano?"
- "Řekni mi o oregano."
2. **Účinky na tělo** (8 variant)
- "Jaké jsou účinky oregana na tělo?"
- "Jak oregano působí na tělo?"
3. **Účinky na psychiku** (9 variant)
- "Jak oregano ovlivňuje psychiku?"
- "Jaké má oregano mentální účinky?"
4. **Použití** (6 variant)
- "Na co se používá oregano?"
- "Kdy použít oregano?"
5. **Specifické účinky** (30-40 variant)
- "Pomůže oregano při nadýmání?"
- "Je oregano dobrý na bolest hlavy?"
6. **Reverzní otázky** (15-20 variant)
- "Který esenciální olej pomáhá při stresu?"
- "Co použít na akné?"
## 💻 Použití
### Načtení datasetu
```python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("TomasBo/Fleurdin")
# Přístup k datům
train_data = dataset["train"]
# Zobrazení prvního záznamu
print(train_data[0])
```
### Fine-tuning s Transformers
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
# Načti model a tokenizer
model_name = "google/gemma-2-2b" # nebo jiný model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# Načti dataset
dataset = load_dataset("TomasBo/Fleurdin")
# Fine-tuning konfigurace
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./fleurdin-eo-model",
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=4,
save_steps=100,
logging_steps=50,
)
# Spusť trénink
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=dataset["train"],
)
trainer.train()
```
## 🎓 Případy použití
- **Chatbot o esenciálních olejích** - Conversational AI expert
- **Zdravotnické poradenství** - Informace o aromaterapii
- **E-commerce asistent** - Doporučení produktů
- **Vzdělávací nástroj** - Výuka o esenciálních olejích
## 📝 Příprava dat
Dataset byl vytvořen pomocí automatizovaného procesu:
1. **Sběr zdrojových dat** - Odborné informace o 30 esenciálních olejích
2. **Kategorizace** - Organizace účinků do logických kategorií
3. **Generování Q&A** - Vytvoření 50-100 otázek na olej pomocí template systému
4. **Validace** - Kontrola kvality a konzistence dat
5. **Formátování** - Převod do HuggingFace formátu
### Zajištění kvality
- ✅ Všechny oleje mají kompletní informace
- ✅ Konzistentní kategorizace
- ✅ Žádné duplicity
- ✅ Validace zdrojových dat
## ⚖️ Licence
**MIT License** - Volně použitelné pro komerční i nekomerční účely.
## 👤 Autor
Dataset vytvořil **Fleurdin AI** pro účely vzdělávání a tréninku AI modelů v oblasti aromaterapie a esenciálních olejů.
### Kontakt
- HuggingFace: [@TomasBo](https://huggingface.co/TomasBo)
- Dataset: [Fleurdin](https://huggingface.co/datasets/TomasBo/Fleurdin)
## 🔄 Verze
- **v1.0** (2025) - Iniciální release s 30 esenciálními oleji a 2,281 Q&A páry
## 📚 Citace
Pokud používáš tento dataset ve svém výzkumu nebo projektu, prosím cituj:
```bibtex
@dataset{fleurdin_eo_2025,
title={Fleurdin Essential Oils Dataset},
author={Fleurdin AI},
year={2025},
publisher={HuggingFace},
url={https://huggingface.co/datasets/TomasBo/Fleurdin}
}
```
## 🚀 Budoucí plány
- [ ] Rozšíření na 200-300 esenciálních olejů
- [ ] Přidání anglické verze datasetu
- [ ] Zahrnutí informací o bezpečnosti a kontraindikacích
- [ ] Přidání údajů o kombinacích olejů
- [ ] Multimodální data (obrázky olejů)
## 🙏 Poděkování
Děkujeme všem, kteří přispěli k vytvoření tohoto datasetu a podporují open-source AI v oblasti zdraví a wellnessu.
---
**Vytvořeno s ❤️ pro komunitu esenciálních olejů a AI**
|