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1.3.2
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。
1.3.3
系统设计
系统设计三个模块,整体设计如图
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