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132研究方法本文以有关电力行业lca的近十年的英文文献为研究对象，并根据每篇文章的元数据构建数据库。
进行文档分割，将文件分割为更小的部分或章节，分区后使其更容易分类和提取文本，将文档元素列表存储并跟踪从文档中提取的各种元数据，将文本元素分割为适合模型注意力窗口的大小，构建向量数据库，方便大模型调用。
利用rag（检索增强生成）模型，帮助大语言模型知晓具有电力lca领域专业性和时效性的知识，包括最新的新闻、公式、数据等内容，增强大模型回答关于电力行业lca领域专业性问题与时效性问题的能力，主要用到的研究方法如下。
（1）文献资料法。
通过阅读大量国内外研究检索增强生成的文章，确定将rag技术作为提升大语言模型回答电力行业lca领域问题专业性与时效性问题的解决方法。
文献调研显示，聚焦于此领域的大模型是一个研究空白，将电力行业lca的大模型应用于企业层面的分析，能够响应了重大战略。
该方法能够提升科研眼界、开阔研究思路、丰富研究角度。
（2）实验法。
本文使用爬虫程序抓取各顶级期刊官网上近十年的文章，并通过元数据处理方法，构建文章元数据的数据库。
（3）实证分析法。
本文通过大量实际数据，来验证大模型调用电力行业lca领域向量数据库回答该领域专业性问题和时效性问题的有效性。
133系统设计系统设计三个模块，整体设计如图14所示，分别是数据处理模块、专业领域知识库构建模块以及chatbot构建模块。
数据处理模块主要包括对电力lca这个特定领域的英文文献进行选择和初步处理，而后将有关数据全部转化成结构化数据。
知识库构建模块主要是将数据向量化并构建向量知识库。
chatbot构建分为功能部分和前端部分，功能包括openai基座的调用、知识库检索、在线检索；前端部分为web可视化以及ui设计。
14本章小结第一章作为本论文的引言部分，主要围绕研究背景、研究目的与意义、研究内容与方法以及系统设计进行了全面的阐述。
首先，本章通过详细阐述当前大模型技术在内容解析领域的背景，指出了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。
在这一基础上，本章进一步明确了项目系统功能设计。
综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。
21大语言模型chatgpt是由openai发布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。
再各个自然语言处理子任务具有优异的表现。
相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领域。
chatgpt在gpt35的基础上引入了rlhf（rercentlearngfrohuanfeedback）技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的意图。
微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。
桑基韬等人根据chatgpt的对话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。
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