本論文研究了大語言模型（llm），結合電力行業的生命周期評估（lca）領域的英文文獻，對
這些文獻進行解析。通過處理，構建了一個完整的向量知識庫，能夠直接被大語言模型調用，極大
程度地增強了大語言模型在特定領域的可信度和實用性。
項目的關鍵成果之一是建立了一個大模型能直接調用的向量知識庫，構成了一個智能的文獻處
理係統。引入了檢索增強生成（rag）技術可以顯著提升大語言模型在專業領域的表現。它可以改
善信息檢索的精度和效率，使得模型在生成文本時能夠更好地借鑒外部知識和信息，從而產生更準
確、更有用的內容。該文獻處理係統經過了實際測試，並以
chatbot
模式展現了良好的應用效果。
而後，通過不斷對係統進行性能評估和用戶反饋，進行了多次優化，以確保其穩健性和可靠性。
儘管在數據預處理和模型優化方麵麵臨挑戰，但本研究證明了
llm
在專業領域應用中的潛力。
無論是醫療、法律還是其他任何需要處理和分析大量文獻的領域，都可以借鑒本研究的成果，構建
類似的向量知識庫和智能處理係統。這將極大地促進跨領域的知識融合和技術創新，推動各行業的
智能化發展。
embedding
的工作原理是將離散的符號信息，如詞或句子，映射到連續的向量空間中，以便計
算機能夠處理。這種映射過程通過學習算法將符號信息嵌入到低維的向量空間中，同時保留了它們
的語義相似性。在這個連續的向量空間中，詞或句子的相似性可以通過向量之間的距離或角度來衡
量，從而實現了對語義信息的有效表示和計算，能夠更好地捕捉語言的語義特征。
在本項目中，使用大模型的
embedding
api
來將先前經過處理的結構化數據轉化為知識向量。
這一過程是建立高效和準確信息檢索係統的關鍵步驟，使我們能夠利用向量空間中的相似性來檢索
相關信息，並為建立專業大模型提供支持。
embedding
api
能夠將文本數據轉化為數值向量，這些向量捕捉了文本的語義特征。在機器學
習和自然語言處理領域，這種轉化允許算法在數學上操作和分析文本數據，是實現高級功能（如語
義搜索、文檔聚類和推薦係統）的基礎。
使用
embedding
api
可以大幅提升數據的可用性和檢索效率。例如，可以通過計算向量之間的。
生成的向量可以用於多種應用，包括：
語義搜索引擎：通過計算查詢向量與文檔向量之間的相似度，快速返回相關文檔。
文檔聚類：使用向量表達進行機器學習聚類算法，以發現數據中的模式或分組。
推薦係統：基於向量的近鄰搜索可以推薦相似的研究或文獻。
通過使用將結構化數據轉化為向量，不僅提高了電力
lca
數據的可訪問性和可操作性，還為構
建基於知識的大模型係統奠定了基礎。這種技術的應用有助於加速研究成果的發現和創新，使得專
業的研究人員能夠更有效地利用現有的知識資源。
4.2.2
向量存儲
調用
embedding
api
將先前的結構化數據全部轉化為向量，此時大量的向量數據需要檢索與存
儲，因此需要選擇一個數據庫來存儲。向量數據庫是一種專門用於存儲和管理向量數據的數據庫。
它以向量作為基本數據類型，支持向量的存儲、索引、查詢和計算。向量是一組有序數，通常用於
表示具有多個屬性的實體，比如文本、圖像、音頻等。在向量數據庫中，每個向量都有一個唯一的
標識符，並且可以存儲在一個連續的向量空間中。
根據存儲數據量以及綜合性能選擇
pipecone
作為本項目的向量數據庫存儲數據。pipecone
可
以存儲和管理大規模的高維向量數據，並提供快速，準確的相似性搜索。不僅支持實時查詢處理，
可以毫秒級彆返回最相似的結果，還能支持快速添加和刪除向量數據，並實現動態縮放。更重要的
是
pinecone
提供了直觀的
api
和友好的用戶界麵，如圖
4.2
與圖
4.3
所示，使得開發者可以輕鬆
地創建索引、存儲向量數據以及執行查詢操作。
weaviate
是一個向量搜索引擎數據庫，它專注於連接和管理分散的數據，並通過語義鏈接來
解析和查詢這些數據。它的主要功能包括語義搜索、數據鏈接和知識圖譜構建。weaviate
的關鍵
特性包括機器學習集成，支持多種相似度度量，如歐氏距離和餘弦相似度，以及可擴展性。
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weaviate
的主要用途是幫助開發者構建智能應用程序，利用其強大的語義搜索和數據關聯功能
從而實現更智能、更個性化的數據檢索和推薦。其特點包括開源、高度可擴展、語義搜索功能強
大、支持多種數據類型和格式等。這使得
weaviate
在處理大規模複雜數據集時表現出色，特彆適
用於智能問答、搜索引擎和圖像識彆等領域。
本章介紹了向量知識庫在信息檢索和數據管理中的具體優勢，隨後介紹了向量知識庫的構建，
是提取分割文本，嵌入向量，隨後構成向量知識庫。給出了
embedding
的原理以及給出了使用
embedding
api
將數據變成向量的代碼示意，經過向量化的數據，將其存入
pipecone，後將數據
庫與
weaviate
相連，完成語義搜索、數據鏈接和知識圖譜構建
術是一種結合了檢索和生成機製的深度學習框
架，用於增強語言模型的性能，尤其適合於構建特定領域的專業大模型。這一技術通過從大規模知
識庫檢索相關信息，然後將這些信息融入生成過程中，來生成更準確、更豐富的響應。本節將詳細
闡述如何使用
rag
技術基於通用大模型搭建電力生命周期評估（lca）領域的專業大模型。
rag
技術核心在於將傳統的語言生成模型與信息檢索係統結合起來。這種結合不僅使模型能夠
生成語言，還能從大量的文檔中檢索到具體的事實和數據，從而提供更加精確和詳細的生成內容。
rag
的工作流程大致可以分為以下幾步：
查詢生成：根據輸入，如一個問題或提示，生成一個查詢。
文檔檢索：使用生成的查詢在知識庫中檢索相關文檔或信息。
內容融合：將檢索到的信息與原始查詢融合，形成新的、豐富的輸入。
答案生成：基於融合後的輸入，使用語言生成模型生成最終的文本輸出。
先前已經構建好了針對電力
lca
領域的專業大模型，但是缺少檢驗模型的手段，即缺少模型優
化環節，本項目設置通過
chatbot
模式，通過與用戶進行問答的形式，檢驗模型是否能調用電力行
業
lca
領域向量數據庫回答該領域專業性問題和時效性問題的有效性。
chatbot
模式的測試不僅可以驗證模型的知識覆蓋範圍和答案的準確性，還可以評估模型的用
戶交互能力。這種測試模擬真實用戶與模型的交互，可以揭示模型在理解和生成回應方麵的潛在問
題。
測試流程包括以下幾個步驟：
測試設計：根據目標領域定義測試用例，包括典型問題、邊緣情況和錯誤輸入。