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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

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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(reinfortlearningfromhumanfeedback)

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

除了我,全家都穿越了  苟在修仙世界当反派  综漫:从杀手皇后开始  红楼之剑天外来  刚成仙神,子孙求我登基  我有个死要钱的系统  四合院之罪恶克星  回到霍格沃茨的古代巫师  末世:战姬指挥官  我这样进球,会伤害到你吗?  让你当好圣孙,你养一群女妖?  斗罗:封号琴魔,这个杀手有点冷  终于联系上地球,你说不要回答?  快穿:病美人仙君又拿白月光剧本  不当舔狗后,校花哭问为什么!  带着原神祈愿系统穿越到诡异世界  归零:云海梦境,山海有灵  仙子不想理你  重回八零,俏媳妇改造废物老公  推理虽然有用但真的很令人讨厌  

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