理和團隊協作，是一種值得推廣和使用的工具。最後，利用大語言模型對電力行業 ca 英文文獻進
    行內容解析具有重要的研究意義，可幫助研究者綜述歸納、提取關鍵詞、挖掘問題和解決方案、進
    行數據分析和模型建立，以及預測未來發展趨勢，為該領域的研究提供理論基礎和實踐指導，推動
    整個社會朝著更加可持續的未來邁進。
    1）獲取實驗數據並預處理數據，包括爬取數量盡可能多的關於電力行業的 ca 的英文文
    獻，對其元數據進行處理，構建數據庫。
    2）對論文進行分割，利用字體大小等因素，並將論文中不同格式的數據文本、表、圖
    等）分類讀取。
    3）針對上述數據集，進行特征提取，將文本轉換為向量表示，提取圖像數據特征，轉換為
    向量形式，保證每個樣本都被表示為相同長度的向量，便於比較和檢索。選擇索引結構，對於給定
    的查詢向量進行相似度檢索和檢查，返回相似的向量或數據項,如圖 1.3 所示。
    4）大模型調用該向量數據庫，測試大模型回答電力 ca 領域的專業性問題的能力。
    向量知識庫是一個高效、結構化的數據存儲係統，它將各類數據如文本、圖像、音頻等）轉
    化為向量形式進行存儲。這種表示方式使得數據之間的相似性和關聯性得以量化，從而支持更為精
    確和高效的信息檢索與數據分析。向量知識庫使用特殊的數據結構和索引方法來優化查詢效率，可<），結合電力行業的生命周期評估ca）領域的英文文獻，對
    這些文獻進行解析。通過處理，構建了一個完整的向量知識庫，能夠直接被大語言模型調用，極大
    程度地增強了大語言模型在特定領域的可信度和實用性。
    項目的關鍵成果之一是建立了一個大模型能直接調用的向量知識庫，構成了一個智能的文獻處
    理係統。引入了檢索增強生成rag）技術可以顯著提升大語言模型在專業領域的表現。它可以改
    善信息檢索的精度和效率，使得模型在生成文本時能夠更好地借鑒外部知識和信息，從而產生更準
    確、更有用的內容。該文獻處理係統經過了實際測試，並以 chatbot 模式展現了良好的應用效果。
    而後，通過不斷對係統進行性能評估和用戶反饋，進行了多次優化，以確保其穩健性和可靠性。
    盡管在數據預處理和模型優化方麵麵臨挑戰，但本研究證明了  在專業領域應用中的潛力。
    無論是醫療、法律還是其他任何需要處理和分析大量文獻的領域，都可以借鑒本研究的成果，構建
    類似的向量知識庫和智能處理係統。這將極大地促進跨領域的知識融合和技術創新，推動各行業的    算機能夠處理。這種映射過程通過學習算法將符號信息嵌入到低維的向量空間中，同時保留了它們
    的語義相似性。在這個連續的向量空間中，詞或句子的相似性可以通過向量之間的距離或角度來衡
    量，從而實現了對語義信息的有效表示和計算，能夠更好地捕捉語言的語義特征。    這一過程是建立高效和準確信息檢索係統的關鍵步驟，使我們能夠利用向量空間中的相似性來檢索
    相關信息，並為建立專業大模型提供支持。    習和自然語言處理領域，這種轉化允許算法在數學上操作和分析文本數據，是實現高級功能如語
    義搜索、文檔聚類和推薦係統）的基礎。    生成的向量可以用於多種應用，包括：
    語義搜索引擎：通過計算查詢向量與文檔向量之間的相似度，快速返回相關文檔。
    文檔聚類：使用向量表達進行機器學習聚類算法，以發現數據中的模式或分組。
    推薦係統：基於向量的近鄰搜索可以推薦相似的研究或文獻。
    通過使用將結構化數據轉化為向量，不僅提高了電力 ca 數據的可訪問性和可操作性，還為構
    建基於知識的大模型係統奠定了基礎。這種技術的應用有助於加速研究成果的發現和創新，使得專
    業的研究人員能夠更有效地利用現有的知識資源。
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        儲，因此需要選擇一個數據庫來存儲。向量數據庫是一種專門用於存儲和管理向量數據的數據庫。
    它以向量作為基本數據類型，支持向量的存儲、索引、查詢和計算。向量是一組有序數，通常用於
    表示具有多個屬性的實體，比如文本、圖像、音頻等。在向量數據庫中，每個向量都有一個唯一的
    標識符，並且可以存儲在一個連續的向量空間中。
    根據存儲數據量以及綜合性能選擇 pipene 作為本項目的向量數據庫存儲數據。pipene 可
    以存儲和管理大規模的高維向量數據，並提供快速，準確的相似性搜索。不僅支持實時查詢處理，
    可以毫秒級別返回最相似的結果，還能支持快速添加和刪除向量數據，並實現動態縮放。更重要的是，明天發工資，差點又忘了更新了。
    我將分為四個部分來介紹我的畢業論文。首先是研究背景。那麽為什麽要開展我這個研究呢？隨著信息技術和網絡技術的快速發展下，非結構化數據的比例迅速上升，傳統的數據庫並不能存儲這些數據，所以這無疑帶來了數據管理領域的重大挑戰。文獻是科技工作者獲取知識的重要來源。英語作為國際通用語言，英文文獻的重要性便不言而喻。文獻通常以pdf進行存儲。傳統的pdf信息提取，比較局限，采用人工查閱的方法來實現，因此，這必定產生大量人力物力的浪費。
    1 研究背景
    在信息技術和網絡技術的快速發展下，共享信息資源的規模也在迅速增長，人們在工作和生活
    中使用各種多樣的信息資源，包括語音、短視頻、聊天信息等。然而，日常生活中更多的信息以自媒體為發展的數據，是不能被統計到的。
    隨後進行數據采集，爬取加人工采集。對兩種方式采集的文獻數據進行整理，將元數據記錄好，並統一格式，用於後續的檢索。最後是文獻的精細篩選。因為rag技術就是要增加大語言模型在專業領域的可信程度，解決大語言模型的幻覺問題。那在數據的選取上就更偏向於專業程度更高的文獻類型數據。
    本章介紹了研究所選文獻數據的獲取來源和途徑。通過 python 爬取的方式獲取大部分文獻數
    據與元數據，對元數據進行基本處理，為後續分析提供幫助，豐富向量知識庫的數據儲備。隨後為
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