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第279章 九万里（第1页）

理和团队协作，是一种值得推广和使用的工具。最后，利用大语言模型对电力行业LCA英文文献进

行内容解析具有重要的研究意义，可帮助研究者综述归纳、提取关键词、挖掘问题和解决方案、进

行数据分析和模型建立，以及预测未来发展趋势，为该领域的研究提供理论基础和实践指导，推动

整个社会朝着更加可持续的未来迈进。

1）获取实验数据并预处理数据，包括爬取数量尽可能多的关于电力行业的LCA的英文文

献，对其元数据进行处理，构建数据库。

（2）对论文进行分割，利用字体大小等因素，并将论文中不同格式的数据（文本、表、图

等）分类读取。

（3）针对上述数据集，进行特征提取，将文本转换为向量表示，提取图像数据特征，转换为

向量形式，保证每个样本都被表示为相同长度的向量，便于比较和检索。选择索引结构，对于给定

的查询向量进行相似度检索和检查，返回相似的向量或数据项，如图1.3所示。

（4）大模型调用该向量数据库，测试大模型回答电力LCA领域的专业性问题的能力。

向量知识库是一个高效、结构化的数据存储系统，它将各类数据（如文本、图像、音频等）转

化为向量形式进行存储。这种表示方式使得数据之间的相似性和关联性得以量化，从而支持更为精

确和高效的信息检索与数据分析。向量知识库使用特殊的数据结构和索引方法来优化查询效率，可

本论文研究了大语言模型（LLM），结合电力行业的生命周期评估（LCA）领域的英文文献，对

这些文献进行解析。通过处理，构建了一个完整的向量知识库，能够直接被大语言模型调用，极大

程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。

项目的关键成果之一是建立了一个大模型能直接调用的向量知识库，构成了一个智能的文献处

理系统。引入了检索增强生成（RAG）技术可以显着提升大语言模型在专业领域的表现。它可以改

善信息检索的精度和效率，使得模型在生成文本时能够更好地借鉴外部知识和信息，从而产生更准

确、更有用的内容。该文献处理系统经过了实际测试，并以Chatbot模式展现了良好的应用效果。

而后，通过不断对系统进行性能评估和用户反馈，进行了多次优化，以确保其稳健性和可靠性。

尽管在数据预处理和模型优化方面面临挑战，但本研究证明了LLM在专业领域应用中的潜力。

无论是医疗、法律还是其他任何需要处理和分析大量文献的领域，都可以借鉴本研究的成果，构建

类似的向量知识库和智能处理系统。这将极大地促进跨领域的知识融合和技术创新，推动各行业的

智能化发展。

Embedding的工作原理是将离散的符号信息，如词或句子，映射到连续的向量空间中，以便计

算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们

的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡

量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。

在本项目中，使用大模型的EmbeddingAPI来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。

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