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怎样解决知识增强模型对新增专业术语理解不足的问题？

2025-08-27

1.4 K

术语理解增强方案

当模型遇到知识库之外的术语时，可按五步法处理：

术语捕获：通过monitor_unanswered.py脚本记录未知术语请求
自动扩展：配置Azure OpenAI的gen_synthetic_data.py自动生成术语解释
语义对齐：运行train_synonym.py建立术语与现有知识的映射关系
验证闭环：将新增术语加入pending_review.json经人工审核后入库
主动学习：启用active_learning模式收集用户反馈

某法律科技公司的实施数据显示，该方案使模型对新生效法规术语的适应速度提升4倍，且通过semantic_fallback机制可将未登记术语的回复准确率从随机猜测提升至72%。建议每周运行一次术语库健康检查（check_terminology_coverage）。

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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