用語 理解強化プログラム
モデルが知識ベース外の用語に遭遇した場合、5段階のプロセスで処理することができる：
- 期間捕捉スルー
monitor_unanswered.py不明な用語リクエストのスクリプト・ロギング - 自動拡大Azure OpenAIの設定
gen_synthetic_data.py用語解説の自動生成 - セマンティック・アライメント走る
train_synonym.py既存の知識に対する用語のマッピングの確立 - 閉ループの検証新しい用語の追加
pending_review.jsonマニュアル・レビュー後の棚卸し - アクティブ・ラーニングイネーブル
active_learningユーザーからのフィードバックを収集するパターン
あるリーガルテック企業の導入データによると、このソリューションにより、新しく有効な規制用語への適応が4倍速くなった。semantic_fallbackこのメカニズムにより、未登録用語に対する回答の精度が、ランダムな推測から72%に向上します。check_terminology_coverage).
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 " 知識強化モデルに追加された新しい用語の理解不足にどう対処するか？
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