Metodologia de conjunto de dados
Metodologia do conjunto de dados de prompts
Metodologia do conjunto de dados público de prompts do GPT Image Hub, incluindo campos, proveniência, cadência de atualização e distribuições legíveis por máquina.
Escopo do conjunto de dados
O conjunto de dados público contém modelos de prompt que são visíveis na biblioteca GPT Image Hub e destinados à descoberta, recuperação e reutilização.
- Cada registro inclui texto de prompt completo e URL canônico.
- Cada registro inclui categoria, tags, padrões de modelo, proporção e campos de atribuição.
- As traduções são incluídas quando disponíveis para que os agentes possam mapear a intenção de prompt localizada.
Formatos e descoberta
O conjunto de dados está disponível em vários formatos legíveis por máquina para mecanismos de pesquisa, agentes de IA e pipelines de dados.
- JSONL é o formato recomendado para ingestão em massa.
- CSV está disponível para planilhas e ferramentas de BI.
- Um JSON Schema e um manifesto descrevem a semântica e as distribuições dos campos.
Proveniência e frescor
Os registros expõem os campos de origem quando conhecidos e incluem carimbos de data/hora para que os agentes possam avaliar a atualidade e a procedência.
- O manifesto inclui os campos version, updated_at, provenance e same_as.
- As respostas do manifesto, do esquema e da página do conjunto de dados incluem ETags derivados do conteúdo; cada registro tem seu próprio carimbo de data/hora updated_at.
- Distribuições em nível de categoria permitem rastreamentos direcionados menores.
Recursos públicos
GitHub e Hugging Face contêm uma parte com licença definida da biblioteca atual. Respeite a atribuição e licença de cada registro; as imagens têm direitos próprios.
- Dados no GitHub
Prompts com fontes, galeria e exemplos gerados.
- Dados no Hugging Face
Explore e baixe o mesmo conjunto de prompts com licença definida.
- Registro MCP
Encontre nosso serviço MCP registrado e conecte suas ferramentas de IA.