第295章吃饱了（第1页）

132研究方法本文以有关电力行业lca的近十年的英文文献为研究对象，并根据每篇文章的元数据构建数据库。进行文档分割，将文件分割为更小的部分或章节，分区后使其更容易分类和提取文本，将文档元素列表存储并跟踪从文档中提取的各种元数据，将文本元素分割为适合模型注意力窗口的大小，构建向量数据库，方便大模型调用。利用rag（检索增强生成）模型，帮助大语言模型知晓具有电力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。133系统设计系统设计三个模块，整体设计如图14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。14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。21大语言模型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gpt35的基础上引入了rlhf（rercentlearngfrohuanfeedback）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、-react和huggggpt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。la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gl在整体基于transforr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、la系列、i系列等，在自然语言处理方面取得了显着的成功，展示了超强的性能，但仍面临诸如幻觉、过时的知识、不可追溯的推理过程等挑战。2020，！年，由lewis等人引入的检索增强生成方法，通过整合来自外部数据库的知识，然后再继续回答问题或生成文本。这个过程不仅为后续阶段提供信息，而且确保响应是基于检测到的证据的，从而显着提高输出的准确性和相关性。在推理阶段从外部知识库动态检索信息使rag能够解决诸如生成幻觉等问题。rag与ll的集成得到了迅速的应用，提高了自然语言处理任务的性能，并且使得模型能够更好地利用外部知识和背景信息。自2020年起，全球大语言模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别、推荐系统等领域表现出卓越技术优势，市场规模持续增长，预计到2028年将达到1095亿美元。国外大模型产品研发在2021年进入高速发展期，谷歌、openai、英伟达、微软等公司都推出了自主研发的大模型，截至2023年7月底，国外已发布了138个大模型。我国大模型发展迅速，与国际前沿保持同步，百度、腾讯、清华大学、北京航空航天大学等单位都推出了自己的大模型，截至2023年七月底，我国已发布130个大模型。22知识抽取知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（ner）任务，旨在识别与特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于1991年由rau等人提出。随着信息理解、人工智能等领域的顶级会议对ner任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理（nlp）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此ner模型的构建取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的ner模型主要关注单词本身的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（cws）、语义部分标签（pos）等外部信息，因此构建中文命名实体识别（er）模型更为复杂。目前，ner任务的研究方法主要包括基于词典和规则的方法、基于机器学习（l）的方法以及基于深度学习（dl）的方法。今天为什么讲座要那么长时间。：（）离语

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