基于纺织服装领域技术文献、产品标准等数据，按照数据采集、数据清洗、数据解析、数据分块、数据嵌入、数据入库、质量验证的流程建设。可支撑 AI 智能体进行调用。
具体功能要求包括：
(1)数据集须来源合法合规，无侵权、无涉密、无个人隐私泄露风险，提供数据来源及合规承诺。
(2)数据须经过脱敏处理，去除身份证、手机号、地址、人脸等敏感信息。
(3)交付物须标准化、可直接被 AI 智能体调用，附带完整说明文档与质检报告。服务过程须满足数据安全、保密、不扩散、不二次使用的安全要求。
(4)支持格式：
1)结构化数据：CSV、JSON、JSONL、SQL 等；
2)文本类数据：TXT、UTF-8 编码、PDF 等；
3)如为图像/ 视频：按行业通用格式提供（可根据实际需求补充）。
(5)交付物清单：
1)最终数据集文件；
2)数据说明文档；
3)数据质量评估报告；
4)数据脱敏与合规证明。
验收标准
高质量数据集验收
（1）规模要求
1）数据量要求
项目交付的数据集应根据相关标准《高质量数据集分类指南》（TC609-5-2025-03）划分为通识数据集、行业通识数据集、行业专识数据集。不同数据集面向人工智能大模型训练或 AI 智能体应用需求，需满足相应数据量规模要求，具体如下：
行业通识数据集
纺织服装行业高质量数据集需满足行业通识数据集要求。每个数据集根据其交付的数据格式类型，应满足如下要求：
A.行业通识文本类数据：清洗后有效文本量不少于 500 万词元（Token）；
B.图片类数据：清洗后数量不少于 1 万张；
C.音频类数据：清洗后有效音频时长不少于 30 小时，采样率不低于 16kHz；
D.视频类数据：清洗后视频总时长不少于 20 小时，清晰度不低于 720P，包含连续动作序列和多场景切换内容。
E.结构化数据：清洗后有效记录条数不少于 20 万条。
（2）数据范围要求
数据集应满足行业通识数据集或专识数据集相关要求，四个行业数据集每个应覆盖不少于 1 个核心应用场景，每个场景对应有效数据样本不少于 1 万条。
（3）质量要求
数据集全面满足或优于以下国家标准/行业标准的规定：
1）《信息技术数据质量评价指标》（GB/T 36344-2018）
2）《高质量数据集建设指南》（TC609-5-2025-01）
3）《高质量数据集格式要求》（TC609-5-2025-02）
4）《高质量数据集分类指南》（TC609-5-2025-03）
5）《高质量数据集质量评测规范》（TC609-5-2025-04）
需提交由具备数据质量评价相关检测认证能力的第三方专业机构出具的数据质量评价报告，作为判定本项目各项数据集达到“高质量”标准的佐证材料，报告需真实有效、内容完整、可核查。
（4）效益要求
数据集需具备显著的行业示范效应与社会价值，其社会效益需满足以下至少 1 项条件：
1）行业标杆示范：数据集应用案例入选省级及以上行业主管部门（如工信部、省数据局）发布的“人工智能+”或数据要素应用优秀实践，具有可复制推广价值；
2）标准规范引领：依托数据集建设成果，主导或参与制定国家、行业或地方数据标准、技术规范不少于 1 项，推动行业数据质量与流通标准提升；
3）公共服务贡献：数据集面向科研机构、中小企业开放共享（如通过开源社区、公共数据平台），累计服务用户不少于 100 家，或助力解决行业共性难题。
4）产业生态带动：依托数据集构建“数据-模型-应用”产业链生态，带动不少于 20 家上下游企业（如数据标注、模型开发、应用服务）协同发展，或累计孵化、赋能中小企业不少于 10 家。