术语理解增强方案
当模型遇到知识库之外的术语时，可按五步法处理：
- 术语捕获: durch
monitor_unanswered.py脚本记录未知术语请求 - Auto-Erweiterung：配置Azure OpenAI的
gen_synthetic_data.py自动生成术语解释 - 语义对齐: Lauf
train_synonym.py建立术语与现有知识的映射关系 - einen geschlossenen Kreislauf zu validieren：将新增术语加入
pending_review.json经人工审核后入库 - Aktives Lernen: Freigeben
active_learning模式收集用户反馈
某法律科技公司的实施数据显示，该方案使模型对新生效法规术语的适应速度提升4倍，且通过semantic_fallback机制可将未登记术语的回复准确率从随机猜测提升至72%。建议每周运行一次术语库健康检查（check_terminology_coverage).
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKBLaM: Ein erweitertes Open-Source-Tool zur Einbettung von externem Wissen in große ModelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 怎样解决知识增强模型对新增专业术语理解不足的问题？
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