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本论文研究了大语言模型(ll),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 ll 在专业领域应用中的潜力。

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