Atualização do programa de implementação com tempo de inatividade zero
O mecanismo de atualização dinâmica fornecido pelo KBLaM consiste em três componentes principais:
- Gerenciamento de conhecimento de controle de versão: Adoção
git-lfsgerencial.npyArquivo vetorial, gerado para cada atualizaçãoembeddings_v[timestamp].npy - Tecnologia de carregamento térmico: através de
integrate.py(usado em uma expressão nominal)--hotloadOs parâmetros permitem a troca de memória de modelo sem reiniciar os serviços de API - Modo de teste AB: Uso
experiments/ab_testing.pyScript comparando o efeito de versões antigas e novas de conhecimento
Procedimentos operacionais recomendados: 1) processar atualizações de conhecimento na nova filial; 2) usar ogenerate_kb_embeddings.py --deltaSomente os vetores de conteúdo adicionados são calculados; 3) A validação e a implantação são automatizadas por meio do pipeline de CI/CD. A prática interna da Microsoft mostrou que essa abordagem pode encurtar o ciclo de atualização do conhecimento de hora em hora para minutos e reduzir a taxa de erro em 70%.
Essa resposta foi extraída do artigoKBLaM: uma ferramenta aprimorada de código aberto para incorporar conhecimento externo em modelos grandesO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como obter a atualização dinâmica de uma base de conhecimento empresarial sem interrupção do serviço?
