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license: apache-2.0
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# 챗봇 질의응답 시나리오 **벤치마크** 데이터셋
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## 개요
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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.
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- 실제 비대면 진료 시나리오를 기반으로 보호자·환자·의료진의 질문 패턴을 수집·정제
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- 의료 전문 유튜브 콘텐츠 분석 + 전문가 자문을 통해 현실성 높은 Q&A 설계
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@@ -16,9 +12,7 @@ license: apache-2.0
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## 벤치마크 목적 및 활용 맥락
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| 목적 | 설명 |
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| **환각·정보 누락 평가** | DB에서 추출한 정형 정보를 LLM이 **누락·왜곡 없이** 답변에 반영하는지 검증 |
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@@ -26,11 +20,9 @@ license: apache-2.0
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| **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)
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본 데이터셋은 5단계 계층적 분류 체계를 사용하고 있습니다:
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- **Category_1**: 정보 유형 (관계형 DB 정보 / 의학 기본정보)
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@@ -40,12 +32,9 @@ license: apache-2.0
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- **Category_5**: 상세 속성 (최근, 특정일자, 특정약물 등)
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### 데이터 구성
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| 44 |
- **총 467 개** 질문-응답 페어
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| 45 |
- 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:
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license: apache-2.0
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# 챗봇 질의응답 시나리오 **벤치마크** 데이터셋
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## 개요
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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.
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- 실제 비대면 진료 시나리오를 기반으로 보호자·환자·의료진의 질문 패턴을 수집·정제
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- 의료 전문 유튜브 콘텐츠 분석 + 전문가 자문을 통해 현실성 높은 Q&A 설계
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## 벤치마크 목적 및 활용 맥락
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| 목적 | 설명 |
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| **환각·정보 누락 평가** | DB에서 추출한 정형 정보를 LLM이 **누락·왜곡 없이** 답변에 반영하는지 검증 |
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| **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)
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본 데이터셋은 5단계 계층적 분류 체계를 사용하고 있습니다:
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- **Category_1**: 정보 유형 (관계형 DB 정보 / 의학 기본정보)
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- **Category_5**: 상세 속성 (최근, 특정일자, 특정약물 등)
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### 데이터 구성
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- **총 467 개** 질문-응답 페어
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- 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:
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