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Aerdax/reply-agent-humanize-test

reply-agent-humanize-test 200 段中文私聊对话。客户消息取自公开语料原文，销售消息全部由 claude-sonnet-5 按 prompt_zh.md 顺序生成：每一轮生成时模型看到的历史是客户原文加此前生成的回复。 子集 子集 每行 行数 字段 conversations（默认） 一段对话 200 id、messages（role 为 customer 或 sales，content；sales 每条一个气泡） meta 一段对话的元数据 200 id、source、real_customer、domain、scene、lang、n_messages、n_customer_turns、n_sales_bubbles、n_generated_turns、model、prompt_version、product_info generated_replies 一轮生成 1116… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Aerdax/reply-agent-humanize-test.

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reply-agent-humanize-test

200 段中文私聊对话。客户消息取自公开语料原文，销售消息全部由 claude-sonnet-5 按 prompt_zh.md 顺序生成：每一轮生成时模型看到的历史是客户原文加此前生成的回复。

子集

子集每行行数字段
conversations（默认）一段对话200id、messages（role 为 customer 或 sales，content；sales 每条一个气泡）
meta一段对话的元数据200id、source、real_customer、domain、scene、lang、n_messages、n_customer_turns、n_sales_bubbles、n_generated_turns、model、prompt_version、product_info
generated_replies一轮生成1116id、conversation_id、turn、source、scene、history、customer_message、generated_reply、generated_bubbles、model、prompt_version

turn 为该轮对应的 messages 下标，模型看到 messages[:turn]，生成的气泡从 messages[turn] 起排列。

客户消息来源

来源段数场景
E-commerce Dialogue Corpus（淘宝客服）100商品咨询、议价优惠、物流发货、售后退换、订单账号
CSDS（京东客服，源自 JDDC）40同上
SalesLLM-10k（MultiSense/SaleData）60消费品销售、银行存款理财、保险，带商品资料

生成参数

system prompt 为 prompt_zh.md，人设「小林，28 岁，做这行四年」；历史取最近 24 条；meta.product_info 非空时附在 system prompt 末尾；连续多条销售消息合并为一轮生成，结果按换行拆成气泡；temperature 0.9，最多 200 token。