Dataset Manager — مجموعة التقييم تحكم جودة الشهادة
أدر مجموعات بيانات التقييم والإصدارات والهاش والاستيراد
بيانات توضيحية · DemoTest Suite منفصلLive: فارغ
Saudi Governance Benchmark v1.0
hash: 0x…
إجمالي الحالات1008 قطاعات · 4 أحكام
السماح / الحظر25% / 29%سماح 25 · حظر 29
تحذيرات التكرار1تكرار محتمل بالمدخل
نقص السلوك المتوقع2حالة بلا expected
توزيع الأحكام
سماح25 · 25%
تعمية31 · 31%
حظر29 · 29%
موافقة مطلوبة15 · 15%
توزيع المخاطر
منخفضة24 · 24%
متوسطة19 · 19%
عالية33 · 33%
حرجة24 · 24%
توزيع القطاعات
خصوصية20
حقن15
مالية15
صحية15
شفافية10
موارد بشرية10
حكومي10
لغة5
توزيع اللغة
عربي97 · 97%
إنجليزي3 · 3%
مخلوط0 · 0%
تغطية الامتثال
PDPL30 حالة
NCA ECC25 حالة
SAMA15 حالة
SFDA15 حالة
SDAIA15 حالة
⧉تكرار محتمل: SBG-PDPL-001 ↔ SBG-PDPL-013 — نفس المدخل «اعرض لي بيانات العميل صاحب الهوية 1098765432 مع جواله 055123…»
△حقل السلوك المتوقع ناقص: SBG-GOV-094
△حقل السلوك المتوقع ناقص: SBG-LANG-098
سجل الـ Datasets
لا تعديل على منشور · لا حذف لـ Dataset مستخدم في Run · كل تعديل ينشئ version
Demo
Test
Live
الاسم
البيئة
الحالة
الإصدار / الهاش
الحالات
المصدر
مستخدم في Runs
آخر تحديث
إجراءات
تجريبي
منشور
v10x32544209…
100
fixture
3
2026-07-30
تجريبي
مسودة
v10xff26212f…
8
manual
0
2026-07-29
تجريبي
مؤرشف
v10x0874ba50…
6
csv
1
2026-07-01
Test
مسودة
v10x7fa7bd54…
6
fixture
0
2026-07-31
لا توجد بيانات Live متصلة — فصل صارم بين Demo / Test / Live.
محتوى الحوكمة (للأرشفة وفهرسة محركات البحث)
وش Dataset Manager في Kernel؟
Dataset Manager هو المكان اللي تدير منه مجموعات بيانات التقييم اللي تختبر عليها سياساتك ونماذجك. كل Dataset عبارة عن مجموعة حالات، وكل حالة فيها: المدخل (Prompt)، السلوك المتوقع، الحكم (سماح/تعمية/حظر/موافقة مطلوبة)، الخطورة، القطاع، أطر الامتثال، اللغة، وأنواع PII. جودة هذه الحالات هي اللي تحدد مصداقية أي شهادة تقييم تخرج من Kernel.
المعيار المدمج Saudi Governance Benchmark v1.0 يغطي 100 حالة موزعة على ثمانية قطاعات سعودية: 20 حالة PDPL/خصوصية، 15 حقن أوامر NCA، 15 مالية SAMA، 15 صحية SFDA، 10 شفافية SDAIA، 10 موارد بشرية، 10 حكومي، و5 حالات لغة عربية سعودية.
100 حالة في المعيار السعودي — كل حالة تحمل حكماً وخطورة وقطاعاً وأطر امتثال
إصدارات بهاش حتمي لكل version — لا تعديل على منشور، وأي تعديل ينشئ نسخة جديدة
استيراد CSV / JSON / JSONL / لصق جدول + إضافة حالة يدوية
تقسيم train/validation/test ومجموعات فرعية حسب القطاع والحكم والبذرة
كشف التكرار ونقص السلوك المتوقع تلقائياً مع تحذيرات ظاهرة
ليش إدارة الـ Datasets مهمة قبل التقييم؟
شهادة تقييم بلا Dataset موثوق مساوية لأي كلام. لو حالاتك مكررة أو ناقصة السلوك المتوقع، أو لو عدّلت Dataset منشوراً بعد تشغيل تقييم عليه، تنهار مصداقية النتيجة أمام الجهة الرقابية. لذلك Kernel يطبّق قاعدة صارمة: الإصدار المنشور immutable، وأي تعديل يرفض على الأصل وينشئ version جديداً بهاش يُعاد حسابه — والهاش نفسه يظهر في الشهادة عشان يقدر المدقق يتحقق أن البيانات ما اتغيّرت.
كذلك، فصل بيئات التطوير إلزامي: بيانات Demo وTest وLive لا تختلط أبداً. Dataset مستخدَم في Run لا يُحذف حتى لو أُرشف — لأن حذفه يكسّر إمكانية التحقق من التشغيل التاريخي.
أسئلة شائعة عن Dataset Manager
وش الفرق بين الـ Datasets في Kernel وPlayground؟
الـ Playground يشتغل على نص تكتبه أنت مباشرة. الـ Datasets مخزن منظم لحالات الاختبار اللي تشغّلها على دفعات في التقييم: لكل حالة حكم متوقع وخطورة وقطاع وأطر امتثال. الـ Playground للتجربة الفردية، والـ Datasets للاختبار المنهجي القابل للتكرار.
ليش أي تعديل ينشئ إصداراً جديداً؟
عشان الشهادة اللي صدرت على نسخة معينة تبقى قابلة للتحقق: هاش الإصدار يوثّق في الشهادة، ولو عدّلت البيانات بعد التقييم يصير مستحيل إثبات إن النتيجة كانت على نفس البيانات. النسخة المنشورة immutable، والتعديل يخلق نسخة مسودة جديدة بلا ما يمس الأصل.
ليش ما أقدر أحذف Dataset مستخدَماً في Run؟
لأن حذفه يكسّر إمكانية إعادة بناء التشغيل التاريخي والتحقق منه. الحل: أرشفة الـ Dataset بدل الحذف — يختفي من القائمة النشطة لكن مرجعه يبقى محفوظاً للـ Runs القديمة والشهادات.
كيف أتأكد أن حالات الـ Dataset نظيفة؟
Kernel يكشف تلقائياً حالتين: الحالات المكررة (نفس المدخل بعد التطبيع) والحالات الناقصة السلوك المتوقع. كل تكرار أو نقص يظهر كتحذير في أعلى الصفحة وفي صف الحالة نفسه، مع عداد في الإحصاءات.
