Методология набора данных
Методология набора данных промптов
Методология публичного набора данных промптов GPT Image Hub: поля, происхождение, частота обновлений и машиночитаемые дистрибутивы.
Область набора данных
Публичный набор данных содержит шаблоны промптов, которые видны в библиотеке GPT Image Hub и предназначены для обнаружения, извлечения и повторного использования.
- Каждая запись включает полный текст промпта и канонический URL.
- Каждая запись включает в себя категорию, теги, параметры модели по умолчанию, соотношение сторон и поля атрибуции.
- Переводы включаются, когда они доступны, чтобы агенты могли сопоставлять смысл локализованных промптов.
Форматы и обнаружение
Набор данных доступен в нескольких машиночитаемых форматах для поисковых систем, агентов искусственного интеллекта и конвейеров данных.
- JSONL — рекомендуемый формат для массовой загрузки.
- CSV доступен для электронных таблиц и инструментов BI.
- JSON Schema и манифест описывают семантику полей и дистрибутивы.
Происхождение и свежесть
Записи раскрывают исходные поля, если они известны, и включают временные метки, чтобы агенты могли оценить свежесть и происхождение.
- Манифест содержит поля version, updated_at, provenance и same_as.
- Ответы манифеста, схемы и страницы набора данных содержат ETag, вычисленные по содержимому; у каждой записи есть собственная метка времени updated_at.
- Дистрибутивы на уровне категорий позволяют выполнять меньшие целевые обходы.
Открытые ресурсы
На GitHub и Hugging Face опубликована часть библиотеки с подтверждёнными лицензиями. Соблюдайте условия лицензии и указания авторства каждой записи; права на изображения учитываются отдельно.
- Датасет на GitHub
Промпты с указанием источников, галерея и примеры генерации.
- Датасет на Hugging Face
Просмотр и загрузка того же снимка промптов с подтверждёнными лицензиями.
- Реестр MCP
Найдите наш зарегистрированный сервис MCP и подключите инструменты ИИ.