知识库构建全流程
- Data preprocessing：将PDF/Word文档转为JSON格式（每条目含entity和description字段）
- 向量化转换: Run
generate_kb_embeddings.py脚本，可选择OpenAI或MiniLM等嵌入模型 - 模型增强: By
integrate.py将*.npy向量文件注入Llama等基础模型 - dynamic update (Internet)：修改源JSON后重新生成向量，执行增量集成（无需全量重训练）
关键参数配置
- 嵌入维度：默认768维（需与基础模型隐藏层对齐）
- 批处理大小：显存不足时可调低–B参数
- 相似度阈值：控制知识被激活的严格程度（通过–threshold调节）
best practice
建议先对文档进行Physical extractioncap (a poem)去重处理，微软官方示例显示结构化知识库可使问答准确率提升42%。对于中文文档，需额外配置分词工具。
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 " 如何使用KBLaM将企业文档转化为可用的知识库？具体操作流程是什么？
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