通过对“基于几何实体和关系生成的几何习题问答对和解题过程”数据集的分析、评测，帮助企业发现当前模型在问答推理、图片细节理解、关系推理等方面存在的问题，将该数据集应用于企业大模型的训练，帮助企业提升企业模型在知识问答、逻辑推理、图片关系理解方面的准确性和稳定性。
通过平面几何实体及关系知识，实现不同实体及关系的平面几何图生成、问题-答案生成、解题过程生成及校验，具体过程如下： （1）实体及关系采样筛选生成几何图：从当前构造的平面实体（e.g.圆、正方形等 ）及关系 （e.g.共线、中点等）中选择多个实体及关系，根据实体属性及关系属性，过滤逻辑错误的实体、关系组合，最终生成符合逻辑的平面几何图及其依赖的实体及关系； （2）构建逻辑依赖图：根据几何图及其依赖的实体及关系，应用所有可能的几何定理，以宽度优先搜索（BFS）方式推导新结论作为新节点，构建可实现的逻辑依赖图； （3）根据目标反向标记路径：根据不同的搜索深度，以逻辑依赖图的一个节点作为“求解答案”，逆向追溯，找到所有推导的前提条件和中间步骤；（4）生成推理路径：根据标记的路径，梳理拓扑排序，使得每一个节点都是（条件、定理、结论）三元组；（5）几何语言转译为自然语言：采用LLM模型+prompt模板，将推理过程润色成解题过程，生成不同难度的习题、答案和解题思路；（6）COT筛选及校正：采用LLM-as-a-judge评估当前转译的解题思路是否存在修改条件、定理和结论，如果有修改，将该cot过程+评估结果作为prompt一部分，重新生成COT；
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
1习题编号 |
-- | -- |
2哈希编码 |
-- | -- |
3类型 |
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4年级 |
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5学科 |
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| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 1习题编号 | 1 |
| 2哈希编码 | e8b698a5fbaaf2067e9f69056894b830fd7fc2d3 |
| 3类型 | 问答题 |
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