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理和團隊協作，是一種值得推廣和使用的工具。最後，利用大語言模型對電力行業
lca
英文文獻進
行內容解析具有重要的研究意義，可幫助研究者綜述歸納、提取關鍵詞、挖掘問題和解決方案、進
行數據分析和模型建立，以及預測未來發展趨勢，為該領域的研究提供理論基礎和實踐指導，推動
整個社會朝著更加可持續的未來邁進。
1）獲取實驗數據並預處理數據，包括爬取數量儘可能多的關於電力行業的
lca
的英文文
獻，對其元數據進行處理，構建數據庫。
（2）對論文進行分割，利用字體大小等因素，並將論文中不同格式的數據（文本、表、圖
等）分類讀取。
（3）針對上述數據集，進行特征提取，將文本轉換為向量表示，提取圖像數據特征，轉換為
向量形式，保證每個樣本都被表示為相同長度的向量，便於比較和檢索。選擇索引結構，對於給定
的查詢向量進行相似度檢索和檢查，返回相似的向量或數據項,如圖
1.3
所示。
（4）大模型調用該向量數據庫，測試大模型回答電力
lca
領域的專業性問題的能力。
向量知識庫是一個高效、結構化的數據存儲係統，它將各類數據（如文本、圖像、音頻等）轉
化為向量形式進行存儲。這種表示方式使得數據之間的相似性和關聯性得以量化，從而支持更為精
確和高效的信息檢索與數據分析。向量知識庫使用特殊的數據結構和索引方法來優化查詢效率，可
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