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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。
这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤,使我们能够利用向量空间中的相似性来检索
相关信息,并为建立专业大模型提供支持。
EmbeddingAPI能够将文本数据转化为数值向量,这些向量捕捉了文本的语义特征。在机器学
习和自然语言处理领域,这种转化允许算法在数学上操作和分析文本数据,是实现高级功能(如语
义搜索、文档聚类和推荐系统)的基础。
使用EmbeddingAPI可以大幅提升数据的可用性和检索效率。例如,可以通过计算向量之间的。
生成的向量可以用于多种应用,包括:
语义搜索引擎:通过计算查询向量与文档向量之间的相似度,快速返回相关文档。
文档聚类:使用向量表达进行机器学习聚类算法,以发现数据中的模式或分组。
推荐系统:基于向量的近邻搜索可以推荐相似的研究或文献。
通过使用将结构化数据转化为向量,不仅提高了电力LCA数据的可访问性和可操作性,还为构
建基于知识的大模型系统奠定了基础。这种技术的应用有助于加速研究成果的发现和创新,使得专
业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。
4.2.2向量存储
调用embeddingAPI将先前的结构化数据全部转化为向量,此时大量的向量数据需要检索与存
储,因此需要选择一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库。
它以向量作为基本数据类型,支持向量的存储、索引、查询和计算。向量是一组有序数,通常用于
表示具有多个属性的实体,比如文本、图像、音频等。在向量数据库中,每个向量都有一个唯一的
标识符,并且可以存储在一个连续的向量空间中。
根据存储数据量以及综合性能选择Pipecone作为本项目的向量数据库存储数据。Pipecone可
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