第278章 酬劳

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本项目应用了大语言模型（LLM）解析和处理电力生命周期评估（LCA）领域的英文文献。项目

的主要成果包括建立了一个结构化的向量知识库，利用

RetrievalAugmented

Geion

(RAG)

技术和

Embedding

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，显着提高了回答问

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

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