第264章 哈欠

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

小主，这个章节后面还有哦，请点击下一页继续阅读，后面更精彩！

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

本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第3页 / 共4页