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Dataset Viewer
The dataset viewer is not available for this split.
Cannot extract the features (columns) for the split 'train' of the config 'agents' of the dataset.
Error code: FeaturesError
Exception: ArrowInvalid
Message: Schema at index 1 was different:
Detalhes: struct<Persona: string, Resumo da Missao: string>
Agentes: list<item: struct<id: string, nome: string, Resumo da Missao: string, modelo: string, missao: string, temperatura: double, max_tokens: int64, response_format: struct<type: string>, estrutura_saida: string, reasoning_effort: string, stream: bool, max_completion_tokens: int64, compound_custom: struct<tools: struct<enabled_tools: list<item: null>>>>>
vs
Detalhes: struct<Persona: string, Resumo da Missao: string>
Agentes: list<item: struct<id: string, nome: string, Resumo da Missao: string, modelo: string, missao: string, temperatura: double, max_tokens: int64, response_format: struct<type: string>, estrutura_saida: string, reasoning_effort: string, stream: bool, max_completion_tokens: int64, compound_custom: struct<tools: struct<enabled_tools: list<item: string>>>>>
Traceback: Traceback (most recent call last):
File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/split/first_rows.py", line 243, in compute_first_rows_from_streaming_response
iterable_dataset = iterable_dataset._resolve_features()
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 3496, in _resolve_features
features = _infer_features_from_batch(self.with_format(None)._head())
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2257, in _head
return next(iter(self.iter(batch_size=n)))
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 2461, in iter
for key, example in iterator:
^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1952, in __iter__
for key, pa_table in self._iter_arrow():
^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 1974, in _iter_arrow
yield from self.ex_iterable._iter_arrow()
File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/iterable_dataset.py", line 531, in _iter_arrow
yield new_key, pa.Table.from_batches(chunks_buffer)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File "pyarrow/table.pxi", line 5039, in pyarrow.lib.Table.from_batches
File "pyarrow/error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status
File "pyarrow/error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status
pyarrow.lib.ArrowInvalid: Schema at index 1 was different:
Detalhes: struct<Persona: string, Resumo da Missao: string>
Agentes: list<item: struct<id: string, nome: string, Resumo da Missao: string, modelo: string, missao: string, temperatura: double, max_tokens: int64, response_format: struct<type: string>, estrutura_saida: string, reasoning_effort: string, stream: bool, max_completion_tokens: int64, compound_custom: struct<tools: struct<enabled_tools: list<item: null>>>>>
vs
Detalhes: struct<Persona: string, Resumo da Missao: string>
Agentes: list<item: struct<id: string, nome: string, Resumo da Missao: string, modelo: string, missao: string, temperatura: double, max_tokens: int64, response_format: struct<type: string>, estrutura_saida: string, reasoning_effort: string, stream: bool, max_completion_tokens: int64, compound_custom: struct<tools: struct<enabled_tools: list<item: string>>>>>Need help to make the dataset viewer work? Make sure to review how to configure the dataset viewer, and open a discussion for direct support.
IZAAC: Dataset de Configuração para um Ecossistema de Agentes Jurídicos de IA
Resumo do Dataset
Este repositório contém o conjunto completo de dados de configuração para o IZAAC, um ecossistema de agentes de IA especializados em tarefas jurídicas. O dataset é dividido em três configurações (tabelas) separadas, cada uma servindo a um propósito específico:
agents: As definições completas de cada agente especialista e protocolo multi-etapas. Carrega arquivos dos diretóriosagents/(agentes de função única) eespecialista/direito/(protocolos multi-agente).feedback_data: A estrutura para coletar dados de feedback para o aprimoramento contínuo de cada agente.manifest: Um manifesto central que lista todos os protocolos disponíveis.
Estrutura dos Dados
Este dataset possui 3 configurações.
Configuração: agents
Contém as definições de todos os agentes e protocolos.
Detalhes: Um objeto contendo aPersonae oResumo da Missaodo agente/protocolo.Agentes: Uma lista de objetos, onde cada objeto é um agente (ou uma etapa de um protocolo) com seus parâmetros.
Configuração: feedback_data
Contém os caminhos para os dados de feedback de cada agente.
agent_path: String com o caminho para o arquivo de definição do agente correspondente.positive_data: Uma lista para armazenar exemplos de execuções bem-sucedidas.negative_data: Uma lista para armazenar exemplos de execuções mal-sucedidas.
Configuração: manifest
Contém o manifesto de protocolos.
versao_manifesto: String da versão do manifesto.descricao: Descrição do propósito do manifesto.protocolos_disponiveis: Uma lista de objetos que descrevem cada protocolo.
Uso
Para carregar o dataset completo com todas as configurações, use o seguinte código:
from datasets import load_dataset
# Substitua 'caarleexx/izaac_data' pelo seu nome de usuário/dataset no Hub
repo_id = "caarleexx/izaac_data"
# Carrega todas as configurações em um DatasetDict
izaac_dataset_dict = load_dataset(repo_id)
print(izaac_dataset_dict)
# Saída esperada:
# DatasetDict({
# agents: Dataset(...)
# feedback_data: Dataset(...)
# manifest: Dataset(...)
# })
# Para carregar uma configuração específica
agents_table = load_dataset(repo_id, name="agents", split="train")
print(agents_table)
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