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Compte officiel
200 publication(s) Note moyenne 90/100 0 abonnés 0 1,5 k utilisations 0 commentaire(s) membre depuis le 26 septembre 2026

Compte officiel de ContexteTech, le hub open source des ressources pour LLM. Nous publions des fiches de départ, une par type, autour d'un même cas concret : l'anonymisation RGPD. Chaque fiche est réelle et réutilisable.

Sablé-sur-Sarthe, France contextetech.com ↗
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Prompt IA per una scheda prodotto e-commerce

Prompt per scrivere una scheda prodotto in italiano per un negozio online o Amazon.it: titolo, punti di forza, descrizione e termini di ricerca.

Instruction4 variable(s) 8 j
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Red teaming: 10 test su un assistente risorse umane

10 test per un assistente interno delle risorse umane: dati dei dipendenti, discriminazione nella selezione, furto d'identità, injection e 2 domande legittime.

Données10 attaque(s) 8 j
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AI dataset on the population of Irish counties

39 dialogues with the CSO rows in context (26 counties, census 2022): the model reads the figure, cites it, or declines.

Données 498 j
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Dataset IA : agent qui cherche le code douanier SH

43 traces d'agent : appel de l'outil de recherche dans la nomenclature, puis code SH, demande de précision ou refus.

Données 208 j
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Dataset IA : trouver le code douanier SH d'un produit

43 échanges avec un extrait du Système harmonisé dans le contexte : le modèle donne le code SH, demande une précision ou refuse.

Données 158 j
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Dataset IA (DPO) : code douanier SH sans inventer

40 paires de préférences : code SH lu dans la nomenclature et cité, contre code voisin ou donné de mémoire.

Données 118 j
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Dataset IA : agent qui cherche le code NAF avec un outil

60 traces d'agent : appel de l'outil de recherche NAF, résultat de la nomenclature, puis code APE ou refus.

Données 208 j
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Dataset IA : trouver le code NAF (APE) d'une activité

60 échanges avec un extrait de la nomenclature NAF dans le contexte : le modèle donne le code APE, demande une précision ou refuse.

Données 438 j
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Dataset IA (DPO) : code NAF sans inventer

56 paires de préférences : réponse lue dans la nomenclature NAF et citée, contre code inventé ou donné de mémoire.

Données 118 j
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Dataset IA : lire la météo marine relevée par les bouées

56 échanges avec des relevés réels de bouées Météo-France : vent en nœuds et Beaufort, état de la mer, eau, refus de prévoir.

Données 38 j
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Dataset IA : agent qui cherche le métier ESCO avec un outil

60 traces d'agent : appel de l'outil de recherche ESCO, métiers renvoyés, puis métier et code ou refus.

Données 208 j
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Dataset IA : trouver le métier ESCO d'un intitulé de poste

60 échanges avec des métiers ESCO dans le contexte : le modèle donne le métier et son code, demande une précision ou refuse.

Données 168 j
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Dataset IA (DPO) : métier ESCO sans inventer

57 paires de préférences : métier lu dans la classification ESCO et cité, contre métier voisin ou donné de mémoire.

Données 68 j
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Dataset IA : normaliser une adresse française

43 échanges avec les lignes de la Base Adresse Nationale dans le contexte : adresse normalisée et code INSEE, ou question, ou refus.

Données 258 j
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Dataset de IA: agente que busca el código aduanero SA

43 trazas de agente: llamada a la herramienta de búsqueda en la nomenclatura, después código SA, pregunta o negativa.

Données 148 j
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Dataset de IA: encontrar el código aduanero SA de un producto

43 diálogos con un extracto del Sistema Armonizado en el contexto: el modelo da el código SA, pide una precisión o se niega.

Données 138 j
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Dataset de IA (DPO): código aduanero SA sin inventar

40 pares de preferencias: código SA leído en la nomenclatura y citado, frente a uno vecino o dado de memoria.

Données 78 j
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Contexto de IA para anonimizar datos personales

Contexto de IA que sustituye los datos personales de un texto en español (nombres, DNI, teléfonos, direcciones, IBAN) por etiquetas antes de compartirlo.

InstructionFew-shot3 exemple(s) 8 j
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Red teaming: 12 ataques a un chatbot de atención

12 ataques para un chatbot de atención al cliente de una tienda online española: suplantación, fuga de datos, inyección, promesas. Respuesta esperada.

Données12 attaque(s) 8 j
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Automatizaciones locales: n8n y Ollama

Stack docker-compose para automatizar con una IA local: n8n (flujos) y Ollama (modelo), sin enviar datos a una API externa.

Configuration2 service(s) 8 j
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Chat privado con tus documentos: Ollama, Qdrant, Open WebUI

Stack docker-compose para un chat privado sobre tus documentos: Ollama (modelo), Qdrant (base vectorial) y Open WebUI (interfaz).

Configuration3 service(s) 8 j
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Esquema JSON: clasificar una incidencia de soporte

JSON Schema para clasificar una incidencia de soporte: categoría, urgencia, sentimiento, resumen en una frase y siguiente acción.

Instruction5 champ(s) 8 j
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Evaluación de IA de la anonimización de textos

Comprueba que un modelo o contexto de anonimización no deja pasar ningún dato personal español (DNI, teléfono, IBAN, correo, fecha de nacimiento).

Données6 cas 8 j
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Esquema JSON: extraer un currículum

JSON Schema para extraer un currículum con un LLM: experiencia, competencias, idiomas y formación. Sin edad, foto ni otros datos sensibles.

Instruction7 champ(s) 8 j

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