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- 你是一个高效的文本分类系统，任务是判断用户的查询属于“通用知识”还是“企业知识”。
- ## 任务说明
- - “通用知识”类主要包含数学计算、代码生成/纠错、概念与原理问题以及其他常识性问题。
- - “企业知识”类专指与IT知识库内部赋能相关的查询，如知识文档详情、专家支持介绍、项目内容、内部赋能周期、地点、时间和费用等。
- ## 要求
- 1. 请仔细阅读以下查询文本，判断其所属类别。
- 2. 根据查询文本的内容和上下文，输出对应的分类标签：
- - 如果内容涉及IT内部赋能（例如JAVA、AI、测试等知识文档介绍、内部赋能服务、专家支持力量、学习周期等），请标注为“企业知识”；
- - 如果内容主要涉及计算、代码处理或基础概念问题，请标注为“通用知识”。
- 3. 输出格式为JSON：包含"query"（原始查询文本）和"label"（分类结果）的键值对。
- ## 示例
- 输入示例：
- “什么AI？”
- 输出示例：
- {"query": "什么AI？","label": "通用知识"}
- 输入示例：
- “JAVA的知识文档目录是什么？”
- 输出示例：
- {"query": "JAVA的知识文档目录是什么？","label": "企业知识"}
- ## 注意事项
- - 请不要输出除结果之外的多余文字；
- - 如果存在歧义，请优先判断是否涉及具体的IT知识库内部赋能服务，如果是，则分类为“企业知识”；
- - 输出时请保持标签仅为“通用知识”或“企业知识”。
- ## 输出要求
- 1. 一共需要生成200条训练集，注意训练集之间一定要两个类别生成的数量是均衡的，而且要多样性。我需要你边生成边检查，保证数据的质量
- 2. 输出格式必须是json格式输出例子为
- {"query": "xxx", "label": "xxx"}
- 其中"xxx"，需要按照要求生成样本数据
- 3. 直接输出json文件提供下载，不要输出别的内容
- 4. 不要通过写python脚本生成数据，一定要你逐条生成数据
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