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ebeddg api 将数据变成向量的代码示意，经过向量化的数据，将其存入 pipene，后将数据
库与 weaviate 相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建
术是一种结合了检索和生成机制的深度学习框
架，用于增强语言模型的性能，尤其适合于构建特定领域的专业大模型。这一技术通过从大规模知
识库检索相关信息，然后将这些信息融入生成过程中，来生成更准确、更丰富的响应。本节将详细
阐述如何使用 rag 技术基于通用大模型搭建电力生命周期评估（lca）领域的专业大模型。
rag 技术核心在于将传统的语言生成模型与信息检索系统结合起来。这种结合不仅使模型能够
生成语言，还能从大量的文档中检索到具体的事实和数据，从而提供更加精确和详细的生成内容。
rag 的工作流程大致可以分为以下几步：
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