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，明天發工資，差點又忘了更新了。
我將分為四個部分來介紹我的畢業論文。首先是研究背景。那麼為什麼要開展我這個研究呢？隨著信息技術和網絡技術的快速發展下，非結構化數據的比例迅速上升，傳統的數據庫並不能存儲這些數據，所以這無疑帶來了數據管理領域的重大挑戰。文獻是科技工作者獲取知識的重要來源。英語作為國際通用語言，英文文獻的重要性便不言而喻。文獻通常以pdf進行存儲。傳統的pdf信息提取，比較局限，采用人工查閱的方法來實現，因此，這必定產生大量人力物力的浪費。
1
研究背景
在信息技術和網絡技術的快速發展下，共享信息資源的規模也在迅速增長，人們在工作和生活
中使用各種多樣的信息資源，包括語音、短視頻、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自媒體為發展的數據，是不能被統計到的。
隨後進行數據采集，爬取加人工采集。對兩種方式采集的文獻數據進行整理，將元數據記錄好，並統一格式，用於後續的檢索。最後是文獻的精細篩選。因為rag技術就是要增加大語言模型在專業領域的可信程度，解決大語言模型的幻覺問題。那在數據的選取上就更偏向於專業程度更高的文獻類型數據。
本章介紹了研究所選文獻數據的獲取來源和途徑。通過
python
爬取的方式獲取大部分文獻數
據與元數據，對元數據進行基本處理，為後續分析提供幫助，豐富向量知識庫的數據儲備。隨後為