hainguyen306201/vietnametelesale

Dữ liệu huấn luyện PhoGPT-4B - Tư vấn Telesale Ngân hàng

Bộ dữ liệu này được tạo để huấn luyện mô hình PhoGPT-4B cho nhiệm vụ tư vấn telesale về các sản phẩm vay vốn của ngân hàng.

Cấu trúc dữ liệu

1. training_data.json

File JSON chứa dữ liệu theo định dạng instruction-input-output, phù hợp cho fine-tuning:

• instruction: Hướng dẫn vai trò của model (nhân viên tư vấn telesale)
• input: Câu hỏi/yêu cầu của khách hàng
• output: Câu trả lời tư vấn chuyên nghiệp

2. chat_format_data.jsonl

File JSONL với định dạng chat messages (system-user-assistant), phù hợp cho training với các framework như:

• HuggingFace Transformers
• vLLM
• Các framework hỗ trợ chat format

Mỗi dòng là một JSON object với cấu trúc:

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "..."},
    {"role": "user", "content": "..."},
    {"role": "assistant", "content": "..."}
  ]
}

3. conversation_data.txt

File text chứa các cuộc hội thoại mẫu giữa khách hàng và nhân viên tư vấn, phù hợp cho việc học theo ngữ cảnh đàm thoại.

Nội dung dữ liệu

Dữ liệu bao gồm các chủ đề:

Sản phẩm vay:

• Vay tiêu dùng cá nhân
• Vay mua nhà/đất
• Vay mua xe máy/xe ô tô
• Vay kinh doanh
• Vay du học
• Vay sửa chữa nhà
• Vay không cần thế chấp

Thông tin về lãi suất:

• Lãi suất các gói vay (7.5-15%/năm)
• Lãi suất cố định vs thả nổi
• Ưu đãi lãi suất cho khách hàng VIP

Điều kiện và thủ tục:

• Giấy tờ cần thiết
• Thu nhập tối thiểu
• Thời gian xử lý và giải ngân
• Điều kiện không có tài sản thế chấp

Phí và chi phí:

• Phí thẩm định hồ sơ
• Phí quản lý tài khoản
• Phí phạt trả nợ trước hạn
• Bảo hiểm khoản vay

Tính toán và tư vấn:

• Tính số tiền trả hàng tháng
• Hạn mức vay tối đa
• So sánh các gói vay
• Tư vấn kỳ hạn phù hợp

Hỗ trợ khách hàng:

• Gia hạn khoản vay
• Điều chỉnh kỳ hạn
• Làm thủ tục online
• Giải đáp thắc mắc

Cách sử dụng

Với định dạng JSON (instruction-input-output):

import json

with open('training_data.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
    data = json.load(f)
    
for item in data:
    instruction = item['instruction']
    user_input = item['input']
    assistant_output = item['output']

Với định dạng JSONL (chat format):

import json

with open('chat_format_data.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    for line in f:
        data = json.loads(line)
        messages = data['messages']

Thống kê

• training_data.json: 20 mẫu huấn luyện
• chat_format_data.jsonl: 25 cuộc hội thoại
• conversation_data.txt: 5 cuộc hội thoại mẫu dài

Lưu ý

1. Dữ liệu này chỉ mang tính chất mẫu và cần được mở rộng với nhiều tình huống thực tế hơn
2. Các mức lãi suất và phí trong dữ liệu chỉ mang tính tham khảo, cần cập nhật theo thực tế
3. Nên bổ sung thêm các trường hợp:
   • Từ chối khách hàng một cách lịch sự
   • Xử lý khiếu nại
   • Tư vấn cho khách hàng có nợ xấu
   • Các tình huống phức tạp khác

Mở rộng dữ liệu

Để tăng chất lượng training, nên:

• Tăng số lượng mẫu lên ít nhất 500-1000 mẫu
• Thêm các biến thể của cùng một câu hỏi
• Bao gồm các tình huống edge cases
• Thêm dữ liệu về các sản phẩm vay khác (vay thế chấp, vay tín dụng đen, v.v.)
• Bao gồm các cuộc hội thoại đa lượt (multi-turn conversations)

License

Dữ liệu này được tạo cho mục đích nghiên cứu và phát triển mô hình ngôn ngữ.