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## Dataset Card - QA Personalidade SFT em Português Brasileiro
Nome do Dataset: wenigpt-agent-sft-1.0.1

### Descrição:
Este dataset foi criado para o treinamento de modelos de Fine-Tuning Supervisionado (SFT) com foco em tarefas de Perguntas e Respostas (QA) em português brasileiro. O dataset é especializado em variar as preferências de personalidade dos agentes, possibilitar o uso de instruções específicas no prompt e definir objetivos específicos para o agente inteligente. A versão 1.0.1 apresenta melhorias significativas em relação à versão anterior, incluindo uma revisão humana de todas as respostas positivas e maior variabilidade na coluna de objetivos do chatbot.

### Atributos do Dataset:

external_id: id original do dataset de origem do dado vindo do dataset Weni/wenigpt-agent-1.4.0.

name: Nome passado para o modelo ustilizar.

occupation: ocupação ou profissão passado emprompt para que o modelo tenha mais contexto de como responder de forma personalizada.

adjective: adjetivo passado ao modelo para que ele possa seguir uma determinada personalidade nas respostas.

chatbot_goal: Objetivo específico do agente para cada interação, com variações de tamanho e entropia lexical.

instructions: Instruções específicas dadas ao agente para moldar a resposta.

content: contexto total que o a busca semântica tem acesso.

chunks_small: parte do contexto extraisda através de busca semântica.

chunks_big: parte do contexto extraisda através de busca semântica.

data_category: categoria dos dados variando entre, positivos que pssuem respostas dentro do contexto, negativos que possuem perguntas fora do contexto e sensíveis que são dados envolvendo tratamentos para pergutnas com temas sensíves.

question: pergunta feita ao modelo.

answer: resposta final para a pergunta. respondida de acordo com contúdo de chunk_big.

## Melhorias na Versão 1.0.1:

Revisão Humana: Todas as respostas categorizadas como positivas (data_category = 1) passaram por uma revisão humana para garantir a precisão, relevância e qualidade.

Variabilidade do Objetivo do Chatbot: A coluna chatbot_goal foi aprimorada para incluir uma maior variabilidade de tamanho e uma melhor aproximação das medidas reais de uso do modelo, conforme os logs de utilização, especialmente no que tange à entropia lexical.


## Uso e Aplicação:
Este dataset é ideal para treinar modelos de linguagem para tarefas de QA com diferentes personalidades e objetivos, garantindo respostas adequadas e adaptadas ao contexto do usuário. Pode ser utilizado em diversas aplicações, desde assistentes virtuais a chatbots de atendimento ao cliente.