专业领域优化四步法
针对医疗/法律等专业场景，需采用特定优化策略：
- 知识库构建规范：使用结构化JSON格式，确保每个条目包含
entity（实体名）、description（定义）和source_authority（权威来源）三个必填字段 - 嵌入模型选型：专业领域建议使用领域专用嵌入模型（如
BioBERT用于医疗）替代默认的MiniLM - 测试校准流程: Lauf
evaluate.pybeim Hinzufügen--threshold 0.85参数过滤低置信度回答 - 混合增强策略：结合RAG的检索模块与KBLaM的向量嵌入（参考官方
hybrid_mode实验分支）
典型案例显示，嵌入ICD-11医学编码知识库后，模型对罕见病诊断的准确率从54%提升至89%。注意需定期运行validate_knowledge.py脚本检测知识过期问题。
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 " 怎样提升知识增强模型在专业领域的回答准确性？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil