Core assessment indicators
- 知识命中率：模型正确调用知识库的比例（理想值＞85%）
- 拒绝准确率：对超出知识库范围问题的正确拒绝能力
- 回答精确度：相比基础模型的事实错误率下降幅度
Assessment methodology
- 使用官方
evaluate.py脚本测试预设问题集 - 构建对抗性问题检验幻觉抑制能力
- pass (a bill or inspection etc)
experiments/下的对比脚本复现论文实验结果
Performance Optimization Recommendations
当指标不理想时可：调整知识嵌入强度（–alpha参数）、扩充训练数据（使用Azure OpenAI生成合成数据）、优化知识结构（增加实体间关系标注）。注意评估时应隔离基础模型能力的影响。
This answer comes from the articleKBLaM: An Open Source Enhanced Tool for Embedding External Knowledge in Large ModelsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何评估KBLaM增强后的模型性能？有哪些重要指标？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil