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: By
monitor_unanswered.py脚本记录未知术语请求 - Automatic Expansion：配置Azure OpenAI的
gen_synthetic_data.py自动生成术语解释 - 语义对齐: Run
train_synonym.py建立术语与现有知识的映射关系 - 验证闭环：将新增术语加入
pending_review.json经人工审核后入库 - Active Learning: Enable
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).
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 " 怎样解决知识增强模型对新增专业术语理解不足的问题？
English 
简体中文 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil