dochoigianguyen/gn-assistant-dataset

GN Assistant Dataset – Đồ chơi Gia Nguyễn

Dataset huấn luyện (fine-tuning QLoRA) cho trợ lý AI nội bộ GN Assistant của Công ty Cổ phần Sản xuất Thương mại và Phát triển Dịch vụ Gia Nguyễn (thương hiệu Đồ chơi Gia Nguyễn, dochoigianguyen.com).

GN Assistant chuyên tư vấn và hỗ trợ nhân viên nội bộ cũng như khách hàng về:

• Sản phẩm khu vui chơi trẻ em: khu liên hoàn, cầu trượt, nhà hơi, đồ chơi mềm, sân chơi ngoài trời, khu vui chơi 3D/VR, jump arena.
• Tư vấn thiết kế, thi công, nâng cấp – cải tạo khu vui chơi theo diện tích.
• Phác thảo thiết kế 2D/3D khu vui chơi theo mặt bằng khách hàng.
• Quy trình 5 bước, chính sách bảo hành, bảo trì.
• Soạn email, kịch bản tư vấn, báo cáo nội bộ cho nhân viên.
• Từ chối an toàn các thông tin bảo mật nội bộ (tài khoản ngân hàng, lương, bảng giá nội bộ...).

Thông tin dataset

• Số mẫu: 225 hội thoại (system + user + assistant).
• Ngôn ngữ: tiếng Việt chủ yếu, kèm 7 mẫu tiếng Anh.
• Định dạng: jsonl, mỗi dòng là một đối tượng {"messages": [{"role": "...", "content": "..."}]} — tương thích trực tiếp với Unsloth, TRL SFTTrainer và Hugging Face datasets.
• Mã hóa: UTF-8.

Các nhóm dữ liệu

Nhóm	Số mẫu	Mô tả
Công ty	23	Lịch sử, lĩnh vực, địa chỉ, hotline, đối tác, triết lý
Sản phẩm (viết tay)	40	Thông số chi tiết 27+ sản phẩm đã kiểm tra từ website
Bán hàng	16	Tư vấn bán hàng, thuyết phục, xử lý khách hàng
Nội bộ	22	Hỗ trợ nhân viên kinh doanh, kỹ thuật, CSKH, soạn email/báo cáo
Thiết kế 3D	17	Tư vấn bố trí khu vui chơi, phác thảo 2D/3D theo diện tích
Từ chối an toàn	15	Từ chối khéo léo thông tin bảo mật, nhạy cảm, ngoài phạm vi
Tiếng Anh	7	Hỗ trợ khách/đối tác nước ngoài
Catalog sinh tự động	75	Mô tả nhất quán cho 57 khu vui chơi, 6 cầu trượt, 6 nhà hơi, 6 máy VR
Hội thoại nhiều lượt	10	Tình huống tư vấn thực tế: chọn khu theo diện tích, trường mầm non, TTTM, cải tạo, cho thuê nhà hơi...

Nguồn dữ liệu

• Website chính thức: dochoigianguyen.com (đã thu thập và đối chiếu).
• Dataset công khai trước đó của tài khoản: dochoigianguyen/bao1, dochoigianguyen/vn-1-dataset.
• Nội dung được kiểm tra thực tế: thông số sản phẩm, quy trình 5 bước, bảo hành máy game/VR 6 tháng, công trình 1 năm, hotline 0989.150.019 – 0967.841.111.

Hướng dẫn dùng với Unsloth (QLoRA)

Dùng bản safetensors unsloth/gemma-4-E2B-it (không phải GGUF — GGUF chỉ dành cho inference):

from datasets import load_dataset
from unsloth import FastLanguageModel
from trl import SFTTrainer
from transformers import TrainingArguments

dataset = load_dataset("dochoigianguyen/gn-assistant-dataset", split="train")

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name="unsloth/gemma-4-E2B-it",
    max_seq_length=2048,
    load_in_4bit=True,
)
model = FastLanguageModel.get_peft_model(
    model,
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj",
                    "gate_proj", "up_proj", "down_proj"],
    lora_dropout=0,
    bias="none",
    use_gradient_checkpointing="unsloth",
)

trainer = SFTTrainer(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    train_dataset=dataset,
    dataset_text_field="messages",
    max_seq_length=2048,
    args=TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=2,
        gradient_accumulation_steps=4,
        num_train_epochs=3,
        learning_rate=2e-4,
        logging_steps=10,
        save_steps=100,
        output_dir="gn-assistant-qlora",
    ),
)
trainer.train()

Ghi chú: với dataset dạng messages, có thể cần dùng conversational=True hoặc dataset_kwargs/chat template tùy phiên bản Unsloth; xem tài liệu Unsloth cho phiên bản bạn cài.

Đánh giá

Model nền 2B (5.12B với MoE) phù hợp làm trợ lý nội bộ chuyên ngành, chạy nhẹ trên máy thường. Benchmark nên đo theo tập câu hỏi chuyên ngành của Gia Nguyễn (tư vấn sản phẩm, quy trình, thiết kế khu vui chơi) thay vì so sánh trực tiếp với các model tổng quát lớn hơn như Kimi K3.

License

cc-by-4.0. Dữ liệu do Công ty Gia Nguyễn công bố phục vụ mục đích huấn luyện trợ lý AI nội bộ.

Liên hệ

• Website: https://dochoigianguyen.com
• Hotline: 0989.150.019 – 0967.841.111
• CS1: Xóm Lải, Yên Lạc, Cần Kiệm, Thạch Thất, Hà Nội
• CS2: Phú Đa 2, xã Hạ Bằng, Hà Nội