SidRai-247/BlenD_ML_Project：区域感知 RAG 提升大语言模型文化知识

基于 BLEnD（NeurIPS 2024）基准，该 ML 项目为 Gemma 3 4B、Mistral 7B、Qwen2.5 3B 加入推理时区域感知检索（无微调），低资源国家（阿塞拜疆、埃塞俄比亚）平均 SEM-B 准确率从 28.3% 升至 48.7%，提升 20.4 分，高低资源差距从 27.2 缩小到 2.0 分。方案含 KB v2 知识卡、bge-m3 top-20 检索、MiniLM 重排（阈值 0.45）与自适应门控，拒绝率从 7-20% 降至 1-5%，但高资源国家平均下降 4.8 分。