第279章 九萬里
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
整個社會朝着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，進行特徵提取，將文本轉換為向量表示，提取圖像數據特徵，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、結構化的數據存儲系統，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
理系統。引入了檢索增強生成（RAG）技術可以顯着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，從而產生更准
確、更有用的內容。該文獻處理系統經過了實際測試，並以Chatbot模式展現了良好的應用效果。
而後，通過不斷對系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面面臨挑戰，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系統。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徵。
在本項目中，使用大模型的EmbeddingAPI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系統的關鍵步驟，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。
EmbeddingAPI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徵。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、文檔聚類和推薦系統）的基礎。
使用EmbeddingAPI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：
語義搜尋引擎：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。
推薦系統：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系統奠定了基礎。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。
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4.2.2向量存儲
調用embeddingAPI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，
可以毫秒級別返回最相似的結果，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？隨着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，採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。
隨後進行數據採集，爬取加人工採集。對兩種方式採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