BFCL-toolcall-SDG

資料集概述

• 來源：依 Berkeley Function Calling Leaderboard（BFCL） 的評測類別設計的合成工具呼叫對話，經人工審查。
• 用途：工具呼叫（function calling）的監督式微調（SFT）。
• 主要輸出：data/train.jsonl（373 列、366 條對話軌跡）。
• 授權：僅供內部共享使用。

Splits

Split	檔案	說明
train	data/train.jsonl	單輪與多輪工具呼叫對話，每列是一個訓練樣本

資料結構

• 每一列的 messages 都以一則 assistant 訊息結尾，這則訊息就是監督目標，內容可能是工具呼叫（154 列），也可能是文字回覆（219 列）。
• 單輪類別（simple、multiple、parallel、live_*、irrelevance 等）：每條軌跡一列。
• 多輪類別（multi_turn_*）：每條軌跡一列，內容是包含完整對話的最後一步。

欄位說明

欄位	型別	說明
id	string	每列唯一的識別碼
trajectory_id	string	所屬對話軌跡；只有 multi_turn_miss_func 會有多列共用同一個值
category	string	對應的 BFCL 類別（見下方統計）
messages	list	OpenAI 格式的對話：user、assistant（可帶 tool_calls）、tool（帶 tool_call_id、name）；沒有 system 訊息
tools	string	工具定義清單的 JSON 字串；json.loads 後為 OpenAI function 格式的 list（{"type": "function", "function": {...}}）

tool_calls[].function.arguments 與 OpenAI 格式相同，存成 JSON 字串。

目前資料統計

data/train.jsonl：373 列，其中單輪 305 列（305 條軌跡）、多輪 68 列（61 條軌跡）。

category	軌跡數	列數
simple	126	126
multiple	59	59
parallel	39	39
multi_turn_base	28	28
multi_turn_miss_param	18	18
parallel_multiple	18	18
irrelevance	14	14
live_parallel_multiple	14	14
multi_turn_long_context	14	14
live_relevance	11	11
live_multiple	9	9
multi_turn_miss_func	1	8
live_irrelevance	7	7
live_parallel	5	5
live_simple	3	3

• 語言：單輪類別為繁體中文（台灣用語）；多輪類別以英文為主（約九成），其餘為繁體中文；工具描述多為英文。

使用方式（最小範例）

import json
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("minyichen/BFCL-toolcall-SDG", split="train")
row = ds[0]
tools = json.loads(row["tools"])  # 工具定義
for m in row["messages"]:
    for tc in m.get("tool_calls") or []:
        args = json.loads(tc["function"]["arguments"])  # 呼叫參數

若要直接讀檔：

import json

with open("data/train.jsonl", encoding="utf-8") as f:
    rows = [json.loads(line) for line in f]