ゼロダウンタイム実施プログラムの更新
KBLaMが提供するダイナミック・アップデート・メカニズムは、3つの主要コンポーネントから構成されている：
- バージョン管理 ナレッジ・マネジメント採用
git-lfs経営上.npy更新ごとに生成されるベクターファイルembeddings_v[timestamp].npy - 熱負荷技術スルー
integrate.pyな--hotloadAPIサービスを再起動することなくモデルのメモリ切り替えを可能にするパラメータ - ABテスト・モード使用
experiments/ab_testing.py新旧知識バージョンの効果を比較するスクリプト
推奨される操作手順：1）知識の更新を新しいブランチで処理する。generate_kb_embeddings.py --delta3) CI/CDパイプラインを通じて、検証とデプロイが自動化される。マイクロソフトの社内実践によると、このアプローチによってナレッジの更新サイクルを1時間単位から1分単位に短縮し、エラー率を70%減らすことができる。
この答えは記事から得たものである。KBLaM：大規模モデルに外部知識を埋め込むためのオープンソース拡張ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " サービスを中断することなく、企業の知識ベースをダイナミックに更新するには？
