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
更多内容加载中...请稍候...
本站只支持手机浏览器访问，若您看到此段落，代表章节内容加载失败，请关闭浏览器的阅读模式、畅读模式、小说模式，以及关闭广告屏蔽功能，或复制网址到其他浏览器阅读！
本章未完，请点击下一章继续阅读！若浏览器显示没有新章节了，请尝试点击右上角↗️或右下角↘️的菜单，退出阅读模式即可，谢谢！