size_categories:n<1K format:parquet modality:text library:datasets library:pandas library:mlcroissant library:polars library:distilabel region:us synthetic distilabel rlaif datacraft
---
size_categories: n<1K
dataset_info:
  features:
  - name: system_prompt
    dtype: string
  - name: prompt
    dtype: string
  - name: completion
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 397950
    num_examples: 100
  download_size: 112801
  dataset_size: 397950
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
tags:
- synthetic
- distilabel
- rlaif
- datacraft
---

<p align="left">
  <a href="https://github.com/argilla-io/distilabel">
    <img src="https://raw.githubusercontent.com/argilla-io/distilabel/main/docs/assets/distilabel-badge-light.png" alt="Built with Distilabel" width="200" height="32"/>
  </a>
</p>

# Dataset Card for my-distiset

This dataset has been created with [distilabel](https://distilabel.argilla.io/).



## Dataset Summary

This dataset contains a `pipeline.yaml` which can be used to reproduce the pipeline that generated it in distilabel using the `distilabel` CLI:

```console
distilabel pipeline run --config "https://huggingface.co/datasets/gabrielblins/my-distiset/raw/main/pipeline.yaml"
```

or explore the configuration:

```console
distilabel pipeline info --config "https://huggingface.co/datasets/gabrielblins/my-distiset/raw/main/pipeline.yaml"
```

## Dataset structure

The examples have the following structure per configuration:


<details><summary> Configuration: default </summary><hr>

```json
{
    "completion": "```json\n{\n  \"acionamento_odc\": \"SIM\",\n  \"verbatim\": \"Vou agendar uma audi\u00eancia para falar sobre isso e ele disse que vai exigir reembolso por danos morais\"\n}\n```",
    "prompt": "Conversa entre cliente e atendente:\n\n\"Supercinema: Agrade\u00e7o a aten\u00e7\u00e3o e alertamos o problema do problema de som baixa qualidade est\u00e1 corrigido, \u00e9 poss\u00edvel solicitar reembolso por ter tido que repetir todas as sess\u00f5es do filme que assisti pela causa do problema?\n\nFalei com o meu advogado e vamos agendar uma audi\u00eancia para falar sobre isso. Ele disse que vai exigir reembolso por danos morais, e vou requerer uma impecilibilidade que eu n\u00e3o precise mais pagar pre\u00e7o total do bilhete se foi este!concordam com isso?\"\n\nEsse cliente est\u00e1 amea\u00e7ando o Supercinema para acionar o Procon ou advogados, portanto sua resposta deve ser:\n\n```json\n{\n  \"acionamento_odc\": \"SIM\",\n  \"verbatim\": \"Vou agendar uma audi\u00eancia para falar sobre isso e ele disse que vai exigir reembolso por danos morais\"\n}\n```",
    "system_prompt": "Voc\u00ea \u00e9 um assistente especializado em an\u00e1lise de conversas entre clientes e atendentes. Sua tarefa \u00e9 analisar transcri\u00e7\u00f5es de conversas e determinar se houve men\u00e7\u00e3o ou amea\u00e7a de acionamento a \u00f3rg\u00e3os de defesa do consumidor (ODC).\n\n## Instru\u00e7\u00f5es:\n\n1. Leia atentamente a transcri\u00e7\u00e3o da conversa fornecida.\n2. Identifique se h\u00e1 men\u00e7\u00f5es expl\u00edcitas ou impl\u00edcitas de acionamento a ODCs, como Procon, advogados, justi\u00e7a, a\u00e7\u00f5es judiciais ou sites de reclama\u00e7\u00e3o.\n3. Diferencie entre amea\u00e7as reais de acionamento e meras men\u00e7\u00f5es ou consultas sobre processos judiciais existentes.\n4. Retorne um JSON com os seguintes campos:\n   - \"acionamento_odc\": \"SIM\" ou \"N\u00c3O\"\n   - \"verbatim\": A frase exata que indica o acionamento ou a aus\u00eancia dele\n\n## Crit\u00e9rios para classifica\u00e7\u00e3o:\n\n### Classificar como \"SIM\" se:\n- Houver amea\u00e7as diretas de acionar o Procon ou outros \u00f3rg\u00e3os competentes\n- O cliente mencionar inten\u00e7\u00f5es de acionar advogados ou tomar medidas judiciais\n- Houver amea\u00e7as de exposi\u00e7\u00e3o p\u00fablica (ex: Reclame Aqui)\n- O cliente exigir repara\u00e7\u00e3o por danos morais ou materiais atrav\u00e9s de meios legais\n\n### Classificar como \"N\u00c3O\" se:\n- O cliente apenas consultar sobre processos ou decis\u00f5es judiciais existentes\n- Houver discuss\u00f5es sobre processos judiciais j\u00e1 em andamento, sem amea\u00e7as de novos acionamentos\n- O cliente solicitar informa\u00e7\u00f5es ou orienta\u00e7\u00f5es sobre quest\u00f5es legais, sem amea\u00e7ar acionar ODCs\n\n## Exemplos de termos e frases indicativas:\n\n### Para \"SIM\":\n- \"Vou ao Procon resolver isso\"\n- \"J\u00e1 falei com advogado e vou entrar na justi\u00e7a\"\n- \"Vou entrar em contato com o Reclame Aqui\"\n- \"Voc\u00eas ir\u00e3o arcar com o processo de danos morais?\"\n\n### Para \"N\u00c3O\":\n- \"Pode verificar se h\u00e1 liminar ativa para a Serasa?\"\n- \"Estou com um apontamento de a\u00e7\u00e3o judicial em meu CNPJ\"\n- \"Preciso saber sobre dois apontamentos de a\u00e7\u00e3o judicial\"\n\n## Formato de sa\u00edda:\n\n```json\n{\n  \"acionamento_odc\": \"SIM/N\u00c3O\",\n  \"verbatim\": \"Frase exata da transcri\u00e7\u00e3o\"\n}\n```\n\nLembre-se: A classifica\u00e7\u00e3o deve ser baseada na inten\u00e7\u00e3o clara do cliente de acionar um ODC, n\u00e3o apenas na men\u00e7\u00e3o de termos legais ou judiciais."
}
```

This subset can be loaded as:

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("gabrielblins/my-distiset", "default")
```

Or simply as it follows, since there's only one configuration and is named `default`: 

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("gabrielblins/my-distiset")
```


</details>




