在现在人工智能涌现时代，数据集成为了训练和优化机器学习模型的关键要素。AI数据管家增强知识数据集，作为一种模型训练语料库，具有广泛的应用前景和重要的价值，主要体现在，它融合了专业标准术语与泛化的日常口语化表达，为算法模型提供了丰富的语言泛化知识，从而使其能够更好地理解和处理日常用语。 本数据集包含了通用领域的知识词汇，涵盖了行业标准术语和技术性词汇。然而，在日常生活中，人们更倾向于使用口语化、通俗易懂的语言来交流。因此，这个数据集通过将这些专业术语与日常用语进行关联和映射，为算法模型提供了一种桥梁，增加对日常用语的理解，使其能够在不同语境中灵活应用，从而形成字段名、字段中文名、字段值、泛化词、抽象化构成的数据集。 本数据集可以帮助算法模型适应不同的语言环境。通过引入日常用语的数据，模型可以更好地理解用户的真实意图和需求，从而提高与用户互动的准确性和效率。其次，在模型训练方面，这个数据集可以作为一种补充语料库，与其他专业领域的语料库相结合，使模型具备更全面的知识背景。这有助于模型在处理复杂任务时，提高场景理解的准确性。最后，在推理使用方面，该数据集可以帮助模型更好地理解和处理自然语言文本

本数据集根据不同场景进行处理，确保数据集在在不同场景下，让算法模型能够更好地融合场景，精准获取语义。 本数据集依据场景，对接数据表结构、枚举值、系统术语收集等方式获取标准化的知识和词汇，然后通过与系统使用对象沟通了解日常用语，从而展开对标准词汇进行泛化和抽象，构建一对多的数据表。 在通义千问大模型基础上进行微调，并融合自有数据后，形成自有的模型kamfu-coder，在kamfu-coder里面嵌入一个增强知识的算法模型，对算法或者模型的输入进行embedding后，先进行一个泛化处理，即与本数据集进行对碰，通过文字匹配、向量计算方式重新构建输入，对标到fewshot或者prompt，从而提供AI生成准确率，其中对算法模型的输出进行脱敏，涉及到个体数据进行模糊化后再输出展示。

本数据集主要应用于对智能用数场景方面，可以适应不同行业不同场景。支持通过自然语言问答模式，通过一定算法模型，自动输出对应的数据结果，应用广泛。1、经营分析：基于O2O营销数据，利用AI数据管家，可以让非技术业务人员也可以进行经营分析，公司产品分布、竞争力、竞品分析等；2、公司内部数据分析，利用公司内部数据进行高效利用，挖掘内部数据价值，如财务、项目管理等，无需开发，所问即所得等；

字段名 字段中文名 字段值 泛化词 抽象化 知识附加说明 删除标志位 删除时间 major 专业（标准化） 财务管理 财务管理 某专业 0 duty_type 职能分类 管理部门 管理 某职能分类 0 major 专业（标准化） 财务管理 财管 某专业 0 department 所属部门 产品规划部 解决方案中心 某部门 0 department 所属部门 产品规划部 方案中心 某部门 0 duty_type 职能分类 知识产权部 知识产权 某职能分类 0 duty_type 职能分类 管理部门 管理部门 某职能分类 0 duty_type 职能分类 管理部门 管理部 某职能分类 0 department 所属部门 产品规划部 产品解决方案中心 某部门 0 department 所属部门 产品规划部 产品与解决方案中心 某部门 0 duty_type 职能分类 管理部门 管理人员 某职能分类 0 duty_type 职能分类 管理部门 管理层 某职能分类 0

数据集数据结构包括：类型、字段名、字段中文名、字段值、泛化词、抽象化、知识附加说明、删除标识、删除时间。