第260章 大写特写(第3/8 页)
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的主要成果包括建立了一个结构化的向量知识库，利用 retrieval-augnted neration (rag)
技术和 ebeddg api，提升了信息检索的准确性和效率。通过 chatbot 模式的实际测试，验证了
模型在实际应用中的有效性。此外，通过用户反馈，对模型和知识库进行优化，显著提高了回答问
题的精准度和系统的响应速度。
项目实施过程面临了不少挑战。首先是数据的采集和预处理工作量巨大，尤其是在电力 lca 这
样一个专业和技术性极强的领域。将大量的非结构化数据转化为高质量的结构化数据，需要大量的
人力和精确的技术处理。此外，知识向量库的构建和优化是一个持续的过程，如何精确地匹配用户
的查询和知识库中的数据，需要不断调整和测试。性能优化同样是一个重点和难点，尤其是如何平
衡回答的准确性和响应时间，以及如何处理模型对复杂查询的理解和回答。
在提高电力 lca 数据处理和分析的自动化和智能化水平方面，大语言模型显示了巨大的潜力。
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