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第264章 哈欠（第3页）

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。

系统设计

系统设计三个模块，整体设计如图1.4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

1.4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。

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Gpt3.5的基础上引入了RLhF（reinforcementlearningfromhumanfeedback）

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。在

多模态领域，VisualchatGpt、mm-ReAct和huggingGpt让视觉模型与chatGpt协同工作来完成视

觉和语音任务。

除此以外，许多类chatGpt的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。

LLamA是应该从7billion到65billion参数的语言模型，不需要求助于专有的数据集。清华大学

提出了一种基于自回归填充的通用语言模型GLm在整体基于transformer的基础上作出改动，在一

些任务的表现上优于Gpt3-175b。

大语言模型，例如Gpt系列

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