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。