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）技术可以显著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 Embedding API 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。
Embedding API 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 Embedding API 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 embedding API 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
以存储和管理大规模的高维向量数据，并提供快速，准确的相似性搜索。不仅支持实时查询处理，
可以毫秒级别返回最相似的结果，还能支持快速添加和删除向量数据，并实现动态缩放。更重要的是，明天发工资，差点又忘了更新了。
我将分为四个部分来介绍我的毕业论文。首先是研究背景。那么为什么要开展我这个研究呢？随着信息技术和网络技术的快速发展下，非结构化数据的比例迅速上升，传统的数据库并不能存储这些数据，所以这无疑带来了数据管理领域的重大挑战。文献是科技工作者获取知识的重要来源。英语作为国际通用语言，英文文献的重要性便不言而喻。文献通常以PDF进行存储。传统的pdf信息提取，比较局限，采用人工查阅的方法来实现，因此，这必定产生大量人力物力的浪费。
1 研究背景
在信息技术和网络技术的快速发展下，共享信息资源的规模也在迅速增长，人们在工作和生活
中使用各种多样的信息资源，包括语音、短视频、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自媒体为发展的数据，是不能被统计到的。
随后进行数据采集，爬取加人工采集。对两种方式采集的文献数据进行整理，将元数据记录好，并统一格式，用于后续的检索。最后是文献的精细筛选。因为RAG技术就是要增加大语言模型在专业领域的可信程度，解决大语言模型的幻觉问题。那在数据的选取上就更偏向于专业程度更高的文献类型数据。
本章介绍了研究所选文献数据的获取来源和途径。通过 Python 爬取的方式获取大部分文献数
据与元数据，对元数据进行基本处理，为后续分析提供帮助，丰富向量知识库的数据储备。随后为