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| license: mit |
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| # EDA Log Dataset for IC Debugging |
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| ## 📌 專案背景 |
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| 這份資料集是 2026 智慧創新大賞 (Best AI Awards) 參賽專案 **Agentic-EDA Copilot** 的核心元件, |
| 專門用來解決 IC 設計流程中,RTL 到 GDS 迭代所產生的大量非結構化 Log 解析難題。 |
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| ## 📊 資料內容 |
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| 涵蓋模擬 EDA 工具(如 OpenROAD)執行日誌,分為以下三大類別: |
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| | 類別 | 說明 | |
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| | **Timing Violations** | WNS(Worst Negative Slack)與 TNS 違規樣本 | |
| | **Physical Design Rules** | Multi-driven net、Latch inferred 等電路錯誤 | |
| | **Hybrid Metadata** | 經 Regex 解析後萃取的結構化欄位(Severity、Line Number、Module Name)| |
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| ## 🔗 相關連結 |
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| - **GitHub Repository**:[Agentic-EDA Copilot](https://github.com/stevenaiguy/Agentic-EDA-Copilot) |
| - **核心技術**:n8n Workflow 搭配 Agentic RAG 架構 |
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| ## 🛠️ 使用方式 |
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| 搭配專案內建的 **Hybrid Parser** 載入: |
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| ```python |
| from datasets import load_dataset |
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| ds = load_dataset("innofacisteven/eda-log-dataset-for-ic-debugging") |
| ``` |
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| 載入後建議先執行 Regex 預處理管線,將原始 Log 結構化,再送入 LightRAG 進行語意檢索。 |
| 完整使用流程請參考 GitHub Repository 的 `docs/pipeline.md`。 |