Türkçe POS/ÖYS Dokümantasyon Dataseti
Türkçe POS (Satış Noktası / Ödeme Kaydedici) yazılımlarının teknik dokümantasyon dosyalarından derlenmiş bir dataset. LLM fine-tuning, RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemi kurulumu veya doküman tabanlı eğitim için kullanılabilir.
Bu dataset, dockerli_ragli projesinde RAG olarak kullanılan 4 POS yazılımının dokümanlarından üretilmiştir. RAG yerine doğrudan LLM fine-tune yaklaşımına geçiş yapmak isteyen geliştiriciler için idealdir.
📦 İçerik
4 farklı POS yazılımına ait 742 doküman → 2.968 chat entry + 742 RAG entry
| Modül | Açıklama | Döküman | Chat Entry |
|---|---|---|---|
hizlisatis |
Hızlı Satış POS | 179 | 716 |
market |
Market POS | 74 | 296 |
restaurant |
ViaPOS Restoran V5 | 317 | 1.268 |
sonpos |
SonPOS | 172 | 688 |
| Toplam | 742 | 2.968 |
📁 Klasör Yapısı
dataset/
├── chat/ # Chat formatı (LLM fine-tune için önerilen)
│ ├── combined.jsonl # Tüm modüller birleşik
│ ├── combined.json # JSON okunabilir versiyon
│ ├── hizlisatis.jsonl # Sadece Hızlı Satış
│ ├── market.jsonl # Sadece Market POS
│ ├── restaurant.jsonl # Sadece ViaPOS Restoran
│ └── sonpos.jsonl # Sadece SonPOS
├── instruction/ # Instruction formatı
│ ├── combined.jsonl
│ ├── hizlisatis.jsonl
│ ├── market.jsonl
│ ├── restaurant.jsonl
│ └── sonpos.jsonl
└── rag/ # RAG fine-tune formatı
├── combined.jsonl
├── hizlisatis.jsonl
├── market.jsonl
├── restaurant.jsonl
└── sonpos.jsonl
📐 Format Yapıları
Chat Format (Önerilen — LLM Fine-tune)
Her doküman için 4 farklı soru üretilir (3 bağlamsal + 1 detaylı anlatım):
{
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hızlı Satış POS yazılımında Ana Menü ne işe yarar, nasıl kullanılır?"},
{"role": "assistant", "content": "Ana menü (SATIŞ OTOMASYONU) ..."}
],
"source": "hizlisatis/dokumantasyon/menu.md",
"module": "hizlisatis",
"category": "menu_ekran",
"char_count": 1850
}
Soru tipleri (doküman kategorisine göre otomatik belirlenir):
- Hata/Çözüm: "hatası alıyorum, nasıl çözerim?", "sorunu neden olur, düzeltmek için ne yapmalıyım?"
- Kurulum: "nasıl kurulur?", "kurulumu adım adım anlatır mısın?"
- Kullanım Rehberi: "nasıl yapılır?", "işlemini anlatır mısın?"
- Menü/Ekran: "ne işe yarar, nasıl kullanılır?", "hangi işlemler yapılabilir?"
- Entegrasyon: "entegrasyonu nasıl yapılır?", "bağlantısı kurmak için hangi adımları izlemeliyim?"
- Genel: "nasıl yapılır?", "ne işe yarar?"
Instruction Format
{
"instruction": "Hızlı Satış POS yazılımında Ana Menü ne işe yarar, nasıl kullanılır?",
"input": "",
"output": "Ana menü (SATIŞ OTOMASYONU) ...",
"source": "hizlisatis/dokumantasyon/menu.md",
"module": "hizlisatis",
"category": "menu_ekran"
}
RAG Format (RAG Fine-tune için)
{
"context": "Ana menü (SATIŞ OTOMASYONU) ...",
"question": "Hızlı Satış POS yazılımında Ana Menü nasıl kullanılır?",
"answer": "Ana menü (SATIŞ OTOMASYONU) ...",
"source": "hizlisatis/dokumantasyon/menu.md",
"module": "hizlisatis"
}
🚀 Kullanım
from datasets import load_dataset
# Chat formatı (LLM fine-tune için önerilen)
dataset = load_dataset("sonposai/sonpos-chat", "chat", split="train")
print(dataset[0]["messages"])
# Instruction formatı
dataset = load_dataset("sonposai/sonpos-chat", "instruction", split="train")
print(dataset[0]["instruction"])
# RAG formatı
dataset = load_dataset("sonposai/sonpos-chat", "rag", split="train")
print(dataset[0]["question"])
🧠 Kullanım Senaryoları
- LLM Fine-tuning: Chat formatı ile Türkçe POS asistanı eğitimi. Her doküman 4 farklı soru-cevap şeklinde hazır.
- RAG Fine-tune:
rag/combined.jsonlile RAG pipeline'ını fine-tune etme (context + question → answer). - Domain Adaptasyonu: POS/ÖYS alanında uzmanlaşmış bir LLM için domain-specific eğitim verisi.
- Doküman Sınıflandırma: Modül ve kategori etiketleri ile sınıflandırma modeli eğitimi.
📊 Dataset İstatistikleri
{
"total_documents": 742,
"total_chars": 6066434,
"chat_entries": 2968,
"per_module": {
"Hızlı Satış POS": {"documents": 179, "chat_entries": 716},
"Market POS": {"documents": 74, "chat_entries": 296},
"ViaPOS Restoran": {"documents": 317, "chat_entries": 1268},
"SonPOS": {"documents": 172, "chat_entries": 688}
}
}
- Downloads last month
- 42