Datasets:
Download README.md from Ilirt/datapilot-ecommerce-sql: direct link, hf CLI and curl.
- Browser
- Download file 3.19 kB
-
https://huggingface.co/datasets/Ilirt/datapilot-ecommerce-sql/resolve/main/README.md
- Command line
-
hf download hf://datasets/Ilirt/datapilot-ecommerce-sql/README.md
-
curl -L -o README.md https://huggingface.co/datasets/Ilirt/datapilot-ecommerce-sql/resolve/main/README.md
license: cc-by-nc-4.0
language:
- ru
- en
task_categories:
- text-generation
tags:
- sql
- text-to-sql
- agent
- tool-use
- evaluation
size_categories:
- n<1K
DataPilot · ecommerce SQL (учебная база)
Набор задач, обучающие траектории и журналы оценки для проекта DataPilot AI (трек 3 Lexsi). Код: https://github.com/prprprmk12/datapilot-ai. Адаптер: https://huggingface.co/HF_USER/datapilot-tiny-aya-sql-sft-extra
Состав
| Файл | Что внутри |
|---|---|
ecommerce-v1.jsonl |
99 задач: поля id, split, family, question, reference_sql |
ecommerce-v1-extra-train.jsonl |
51 дополнительная обучающая задача (12 семейств), только train |
sft-train.jsonl, sft-extra-train.jsonl |
Траектории агента (prompt/completion) для SFT, построены на реальных инструментах |
base.json, sft.json, sft-extra.json |
Журналы оценки трёх вариантов на 18 тестовых задачах |
sft-extra-retry1.json, sft-extra-retry3.json |
Оценка с повтором SQL после ошибки (×1, ×3) |
Разбиение v1 по семействам задач, а не по строкам: train 69 (13 семейств), dev 12 (3 семейства), test 18 (paid-profit, payment-status-counts, revenue-by-country). Эталонные запросы в промпт модели не попадают; успех определяется сравнением результата SQL агента с результатом эталона (значения и имена столбцов).
База данных
Синтетический интернет-магазин: customers, products, orders, order_items, payments. Данные вымышлены, фиксированный seed (сентябрь–ноябрь 2026: 4 клиента, 4 товара, 6 заказов). Схема и seed: db/001_schema.sql, db/002_seed.sql в репозитории.
Ограничения
- Маленький размер. 18 тестовых задач (рекомендуется не менее 100), 3 семейства. Выводы о качестве на других схемах невозможны.
- Тест не совсем чистый. Дополнительные обучающие семейства созданы после просмотра ошибок на тесте; тестовые семейства в обучение не входили.
- Мало данных в базе. Совпадение формул на крошечных данных возможно: так, неверная формула прибыли даёт верный ответ при
LIMIT 1. - Эталоны написаны вручную или шаблонами и проверены выполнением в read-only PostgreSQL.
- Лицензия: CC BY-NC 4.0, согласована с лицензией базовой модели Cohere Labs Tiny Aya.