第275章 寫完了～
2.3檢索增強生成技術
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技術是一種結合了信息檢索（Retrieval）和文本生
成（Generation）的自然語言處理（NLP）方法。核心思想是將傳統的檢索技術與現代的自然語言
生成技術相結合，以提高文本生成的準確性和相關性。它旨在通過從外部知識庫中檢索相關信息來
輔助大型語言模型（如GPT系列）生成更準確、可靠的回答。
在RAG技術中，整個過程主要分為三個步驟如圖2.2所示：索引（Indexing）、檢索
（Retrieval）和生成（Generation）。首先，索引步驟是將大量的文檔或數據集合進行預處理，將
其分割成較小的塊（chunk）並進行編碼，然後存儲在向量數據庫中。這個過程的關鍵在於將非結
構化的文本數據轉化為結構化的向量表示，以便於後續的檢索和生成步驟。接下來是檢索步驟，它
根據輸入的查詢或問題，從向量數據庫中檢索出與查詢最相關的前k個chunk。這一步依賴於高效
的語義相似度計算方法，以確保檢索到的chunk與查詢具有高度的相關性。最後是生成步驟，它將
原始查詢和檢索到的chunk一起輸入到預訓練的Transformer模型（如GPT或BERT）中，生成最
終的答案或文本。這個模型結合了原始查詢的語義信息和檢索到的相關上下文，以生成準確、連貫
且相關的文本。
RAG的概念和初步實現是由DouweKiela、PatrickLewis和EthanPerez等人在2020年首次
提出的。他們在論文《Retrieval-augmentedgenerationforknowledge-intensivenlptasks》
中詳細介紹了RAG的原理和應用，隨後谷歌等搜尋引擎公司已經開始探索如何將RAG技術應用到搜
索結果的生成中，以提高搜索結果的準確性和相關性。在醫療領域，RAG技術可以幫助醫生快速檢
索醫學知識，生成準確的診斷建議和治療方案。
2.4文本相似度計算
文本相似度計算是自然語言處理（NLP）領域的一個重要研究方向，它旨在衡量兩個或多個文
本之間的相似程度。文本相似度計算的原理基於兩個主要概念：共性和差異。共性指的是兩個文本
之間共同擁有的信息或特徵，而差異則是指它們之間的不同之處。當兩個文本的共性越大、差異越
小，它們之間的相似度就越高。
文本相似度計算可以根據不同的分類標準進行分類。首先基於統計的方法分類，這種方法主要
關注文本中詞語的出現頻率和分佈，通過統計信息來計算文本之間的相似度。常見的基於統計的方
法有餘弦相似度、Jaccard相似度等。其次是基於語義的方法分類，這種方法試圖理解文本的含義
和上下文，通過比較文本的語義信息來計算相似度。常見的基於語義的方法有基於詞向量的方法
（如Word2Vec、GloVe等）和基於主題模型的方法（如LDA、PLSA等）。最後是基於機器學習的方
法分類，這種方法利用機器學習算法來訓練模型，通過模型來預測文本之間的相似度。常見的基於
機器學習的方法有支持向量機（SVM）、神經網絡等。
目前，在國內外，文本相似度計算已經取得了豐富的成果。國內方面，清華大學等機構的研究
者提出了基於深度學習的文本相似度計算方法，利用神經網絡模型來捕捉文本的深層語義信息，實
現了較高的相似度計算精度。江蘇師範大學的研究者提出了利用《新華字典》構建向量空間來做中
文文本語義相似度分析的方法，該方法在中文文本相似度計算方面取得了顯着的效果。放眼國外，
Google的研究者提出了Word2Vec算法，該算法將詞語表示為高維向量空間中的點，通過計算點之
間的距離來衡量詞語之間的相似度。Word2Vec算法在文本相似度計算領域具有廣泛的影響。斯坦
福大學等機構的研究者提出了BERT模型，該模型通過大量的無監督學習來捕捉文本的上下文信
息，可以實現高精度的文本相似度計算。BERT模型在多項自然語言處理任務中均取得了優異的表
現。
2.5本章小結
本章主要介紹了本項目中使用的四種關鍵技術與模型。這些技術主要基於大型語言模型，並且
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依賴於RAG技術的原理。介紹了知識抽取技術，它利用先進的自然語言處理技術從文本中提取有意
義的信息和知識，隨後討論了文本處理中所使用的RAG技術，該技術可以顯着提高大型語言模型在
專業領域的性能，增強信息檢索的準確性和效率。最後探討了在文本比對過程中所需的相似度計算
方法，這對於評估文本之間的相似程度至關重要。
了解清楚數據獲取來源后，進行數據採集，數據採集的方法包括自動化和手動兩種方式：
自動化採集：利用編寫的Python腳本通過API接口自動從上述數據庫和期刊中下載文獻和元
數據，部分代碼如圖3.2所示。這種方法的優點是效率高，可以大量快速地收集數據。使用
BeautifulSoup和Requests庫從開放獲取的期刊網站爬取數據。
手動採集：通過訪問圖書館、研究機構以及聯繫文章作者等方式獲取不易自動下載的資源。雖
然此方法更費時，但有助於獲取更全面的數據集，特別是一些最新或尚未公開的研究成果。
將兩種方法採集到的文獻數據進行匯總，最大範圍的將有關電力LCA領域的英文文獻進行匯
總，共獲得507篇。
最後是將各個途徑獲取到的文獻數據和元數據匯總，進行數據預處理。
採集到的數據需經過清洗和預處理，才能用於後續的分析。
數據預處理的步驟包括：
數據清洗：刪除重複的記錄，校正錯誤的數據格式，填補缺失值。
數據整合：將來自不同來源的數據整合到一個統一的格式和數據庫中，如表3.1所示，以便進
行進一步的分析。
為了使後續知識庫生成更加準確與完善，對文獻具體內容進行篩選。例如部分文獻中並未提到
所用數據，而是指出所用數據庫連結，如圖3.3所示，在對該篇文獻進行解析后，數據部分就是欠
缺的，最終構建的知識庫就不完整，在調用大模型回答相關問題時，極大概率產生幻覺。因此為了
構建更為準確的專業模型，對爬取下來的507篇文獻進行篩選，選擇包括流程圖（system
boundaries）、各單元過程或生產環節的投入（input），產出（output），數據（lifecycle
inventory），以及數據的時間、地點、獲取方法、技術細節的文獻作為最後應用的數據。核對內容
后的文獻數據集共98篇英文文獻。