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如何使用KBLaM将企业文档转化为可用的知识库？具体操作流程是什么？

2025-08-27

1.4 K

知识库构建全流程

数据预处理：将PDF/Word文档转为JSON格式（每条目含entity和description字段）
向量化转换：运行generate_kb_embeddings.py脚本，可选择OpenAI或MiniLM等嵌入模型
模型增强：通过integrate.py将*.npy向量文件注入Llama等基础模型
动态更新：修改源JSON后重新生成向量，执行增量集成（无需全量重训练）

关键参数配置

嵌入维度：默认768维（需与基础模型隐藏层对齐）
批处理大小：显存不足时可调低–B参数
相似度阈值：控制知识被激活的严格程度（通过–threshold调节）

最佳实践

建议先对文档进行实体提取和去重处理，微软官方示例显示结构化知识库可使问答准确率提升42%。对于中文文档，需额外配置分词工具。

本答案来源于文章《KBLaM：为大模型嵌入外部知识的开源增强工具》

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