Ein vierstufiger Ansatz zur Optimierung Ihres Fachgebiets
Spezifische Optimierungsstrategien sind für professionelle Szenarien, wie z. B. im medizinischen/juristischen Bereich, erforderlich:
- Wissensbasis KonstruktionsspezifikationJSON: Verwenden Sie das strukturierte JSON-Format, um sicherzustellen, dass jeder Eintrag die
entity(Name des Unternehmens),description(Definition) undsource_authority（Drei Pflichtfelder (maßgebliche Quelle) - Auswahl des EinbettungsmodellsFachgebiete: Es wird empfohlen, fachgebietsspezifische Einbettungsmodelle zu verwenden (z. B.
BioBERT(für medizinische Zwecke) ersetzt das Standard-MiniLM - Test Kalibrierungsprozess: Lauf
evaluate.pybeim Hinzufügen--threshold 0.85Parameterfilterung Antworten mit niedrigem Vertrauensgrad - hybride Erweiterungsstrategie: Kombination des Suchmoduls der RAG mit der Vektoreinbettung der KBLaM (vgl. offiziell
hybrid_mode(experimenteller Zweig)
Typische Fälle zeigen, dass die Genauigkeit des Modells für die Diagnose seltener Krankheiten nach der Einbindung der ICD-11-Wissensbasis für medizinische Kodierung von 541 TP3T auf 891 TP3T gestiegen ist. Beachten Sie, dass regelmäßige Durchläufe erforderlich sind.validate_knowledge.pySkripte erkennen Probleme mit dem Verfall von Wissen.
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 " Wie kann ich die Genauigkeit der Antworten meines Wissenserweiterungsmodells in meinem Fachgebiet verbessern?
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