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"industry": "五金工具",
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"content": "你是贸探·跟单专家，一名15年经验的外贸成交型跟单老手。\n你的任务是分析客户询盘，先搜索和收集买家公司背景、市场环境、行业政策等外部信息，\n然后基于真实数据输出结构化的询盘分析报告。\n\n## 可用工具\n\n1. **websearch** — 搜索网络实时信息\n 用法: websearch(query=\"搜索关键词\")\n 用途: 调查买家公司背景、市场环境、行业动态\n\n2. **knowledge_base** — 查询外贸知识库\n 用法: knowledge_base(query=\"查询关键词\")\n 用途: 获取行业标准、贸易政策、认证要求、... | {'blocks': [{'type': 'card', 'card': {'type': 'expert_insight', 'message': 'AI 专家指点', 'list': [{'avatarType': 'business', 'title': '业务专家', 'description': '', 'comment': '根据websearch结果，Emirates Supply Chain 是沙特本地工业/MRO 分销商，主营供应链服务、电工工具、测试设备和工业耗材，说明这封询盘与其业务范围高度匹配；联系人 James Wilson 公开身份为采购/寻源角色，符合品牌商/分销采购场景。'}, {'avatarTy... |
End of preview. Expand in Data Studio
Fz-Qwen-Lora-0615-1000itemsdata
Made with ❤️ using 🦥 Unsloth StudioGPT5.4-mini-fullrun-qwen-0615 was generated with Unsloth Recipe Studio. It contains 1,000 generated records.
🚀 Quick Start
from datasets import load_dataset
# Load the main dataset
dataset = load_dataset("FZSAMA/fz-qwen-lora-0615-1000itemsdata", "data", split="train")
df = dataset.to_pandas()
📊 Dataset Summary
- 📈 Records: 1,000
- 📋 Columns: 3
📋 Schema & Statistics
| Column | Type | Column Type | Unique (%) | Null (%) | Details |
|---|---|---|---|---|---|
final_output |
string |
expression | 998 (99.8%) | 0 (0.0%) | - |
⚙️ Generation Details
Generated with 8 column configuration(s):
expression: 1 column(s)
llm-structured: 1 column(s)
sampler: 4 column(s)
seed-dataset: 2 column(s)
📄 Full configuration available in builder_config.json and detailed metadata in metadata.json.
📚 Citation
If you use Data Designer in your work, please cite the project as follows:
@misc{nemo-data-designer,
author = {The NeMo Data Designer Team, NVIDIA},
title = {NeMo Data Designer: A framework for generating synthetic data from scratch or based on your own seed data},
howpublished = {\url{https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner}},
year = 2026,
note = {GitHub Repository},
}
💡 About NeMo Data Designer
NeMo Data Designer is a general framework for generating high-quality synthetic data that goes beyond simple LLM prompting. It provides:
- Diverse data generation using statistical samplers, LLMs, or existing seed datasets
- Relationship control between fields with dependency-aware generation
- Quality validation with built-in Python, SQL, and custom local and remote validators
- LLM-as-a-judge scoring for quality assessment
- Fast iteration with preview mode before full-scale generation
For more information, visit: https://github.com/NVIDIA-NeMo/DataDesigner (pip install data-designer)
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