専門分野を最適化する4段階のアプローチ
医療／法律などの専門的なシナリオでは、特定の最適化戦略が必要となる：
- ナレッジ・ベース構築仕様書構造化JSONフォーマットを使用して、各エントリーに
entity(エンティティ名）、description(定義）とsource_authority3つの必須項目（信頼できる情報源 - 埋め込みモデルの選択専門的なドメインでは、ドメイン固有の埋め込みモデル（例.
BioBERT(医療用）は、デフォルトのMiniLMを置き換えます。 - 試験校正プロセス走る
evaluate.pyを追加する場合--threshold 0.85パラメータ・フィルタリング 信頼度の低い回答 - ハイブリッド強化戦略RAGの探索モジュールとKBLaMのベクトル埋め込みを組み合わせる（公式参照）。
hybrid_mode(実験ブランチ）
典型的な事例では、ICD-11医療コーディング知識ベースを組み込んだ後、希少疾患の診断モデルの精度が541 TP3Tから891 TP3Tに向上した。validate_knowledge.pyスクリプトは知識期限切れの問題を検出します。
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
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