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| license: apache-2.0 |
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| # 챗봇 질의응답 시나리오 **벤치마크** 데이터셋 |
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| ## 개요 |
| 본 데이터셋은 **관계형 데이터베이스(RDB)에 저장된 환자-의료 정보를 프롬프트로 제공했을 때, 대형 언어 모델(LLM)이 정보를 얼마나 완전하고 정확하게 반영해 응답을 생성하는지**를 측정하기 위해 제작되었습니다. |
| - 실제 비대면 진료 시나리오를 기반으로 보호자·환자·의료진의 질문 패턴을 수집·정제 |
| - 의료 전문 유튜브 콘텐츠 분석 + 전문가 자문을 통해 현실성 높은 Q&A 설계 |
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| 본 데이터셋은 “AI플러스 인증”을 획득하였으며, **프롬프트 기반 RDB 질의 정확도 벤치마킹**에 최적화되어 있습니다. |
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| ## 벤치마크 목적 및 활용 맥락 |
| | 목적 | 설명 | |
| |---|---| |
| | **환각·정보 누락 평가** | DB에서 추출한 정형 정보를 LLM이 **누락·왜곡 없이** 답변에 반영하는지 검증 | |
| | **실전 적용 가능성 확인** | 성능 우수 모델은 쇼핑몰 개인화 챗봇·독거노인 케어 챗봇·비대면 진료 에이전트 등에서 **RDB 기반 응답 품질**이 높을 것으로 예상 | |
| | **프롬프트·RAG 연구** | Chain-of-Thought, Few-shot, Retrieval-Augmented Generation(RAG) 등 **프롬프트 설계/평가용 표준 세트** 제공 | |
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| ## 데이터셋 구조 |
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| ### 분류 체계 (5-Level Hierarchy) |
| 본 데이터셋은 5단계 계층적 분류 체계를 사용하고 있습니다: |
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| - **Category_1**: 정보 유형 (관계형 DB 정보 / 의학 기본정보) |
| - **Category_2**: 주요 정보 영역 (진료정보, 환자정보, 처방정보, 건강상담, 복약상담) |
| - **Category_3**: 세부 정보 유형 (과거진료내역, 진료의뢰정보, 질환, 복약지도, 건강관리 등) |
| - **Category_4**: 질문 속성 (시간, 장소, 빈도, 부작용 등) |
| - **Category_5**: 상세 속성 (최근, 특정일자, 특정약물 등) |
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| ### 데이터 구성 |
| - **총 467 개** 질문-응답 페어 |
| - 각 샘플마다 전문가 검증을 거친 **5단계 다중 레이블** 포함 |
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| ## 연락처 |
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| 데이터셋에 관한 문의나 제안사항이 있으시면 아래 연락처로 문의해 주십시오: |
| - 이메일: [thstkddn0214@theimc.co.kr] |
