零停机更新实施方案
KBLaM提供的动态更新机制包含三个关键环节：
- 版本化知识管理: Adoção
git-lfsgerencial.npy向量文件，每次更新生成embeddings_v[timestamp].npy - 热加载技术: através de
integrate.py(usado em uma expressão nominal)--hotload参数实现模型内存切换，API服务无需重启 - AB测试模式: Uso
experiments/ab_testing.py脚本对比新旧知识版本效果
推荐操作流程：1）在新分支处理知识更新；2）用generate_kb_embeddings.py --delta仅计算新增内容向量；3）通过CI/CD流水线自动完成验证和部署。微软内部实践表明，该方法可使知识更新周期从小时级缩短至分钟级，且错误率降低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 " 如何实现企业知识库的动态更新而不中断服务？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch