日常生活和經濟全球化之間存在密切的關係。經濟全球化是一個涉及全球範圍內經濟活動、貿易、投資、金融等方麵的概念，它使得各國經濟相互依存、相互聯係，形成一個全球範圍的有機經濟整體。這種全球化的趨勢對人們的日常生活產生了深遠的影響。
以購物為例，經濟全球化使得人們可以輕鬆地購買到來自世界各地的商品。無論是在大型超市、電商平台還是實體店，我們都可以看到來自不同國家的商品琳琅滿目。這些商品可能包括食品、衣物、電子產品等，它們不僅豐富了我們的選擇，也提高了我們的生活質量。
負責對每個省份的銷量數據進行統計和分析，關注主要銷售熱點地區和潛在的市場機會
提取出關鍵的銷售變化和趨勢，使用python數據可視化，直觀展示產品銷售的月度和
地域分布，為市場部提供了有價值的數據洞察，支持關鍵的市場策略決策。
隨後進行數據采集，爬取加人工采集。對兩種方式采集的文獻數據進行整理，將元數據記錄好，並統一格式，用於後續的檢索。最後是文獻的精細篩選。因為rag技術就是要增加大語言模型在專業領域的可信程度，解決大語言模型的幻覺問題。那在數據的選取上就要偏向於更為全麵的文獻數據。生命周期評價的本質是用來評估產品或服務從生產到消費再到廢棄的整個過程對環境和社會的影響，它考慮了資源使用、能源消耗、排放物的產生等方麵。那麼為了提高最後基於電力ca這個領域搭建的專業模型的準確度，對文獻進行精細篩選，選取同時包括流程圖，數據，各單元過程投入產出詳細數據，數據時間地點落去方法，技術細節的文獻，作為最終的數據。將精細篩選後的論文數據，結合unstructed庫進行數據處理。進行信息精細化拆解與清洗，使以pdf形式存儲的文獻數據通過分割，分區，變成便於嵌入模型的結構化數據。對文字進行篩選與清理，圖像的內容進行識彆，存儲圖像的解釋信息，表格轉化為格式。最後統一變成標題加內容的格式。第二部分是知識庫的構建。向量知識庫，能將各類數據如文本、圖像、音頻等）轉化為向量形式進行存儲。數據之間的相似性和關聯性得以量化，不像平時你存儲你的，我存儲我的，向量數據庫給予了一個統一的標準。也正是因為統一了格式，利用相似度對比，檢索更加高效。構建知識庫的流程首先是提取分割文本進行向量化的操作。向量化的本質是將離散的符號信息，如詞或句子，映射到連續的向量空間中，以便計算機能夠處理。向量化將高維數據轉化為低維數據，保留了數據的關鍵特征又降低了數據的複雜度。選擇pipene存儲向量數據，它支持查詢，插入，刪除等一些列操作。選擇eaviate作為向量搜索引擎，可以通過主題的分類檢索，進行語義搜索、問答提取等等功能。第三部分是a領域的專業大模型，但是缺少檢驗模型的手段，即缺少模型優化環節，本項目設置通過a領域向量數據庫回答該領域專業性問題和時效性問題的有效性。chatbot是模擬人類對話的一種形式，就我們平時能使到的chatgpt就是以chatbot的形式來呈現的，而chatbot在這裡的功能實現主要是為了體現檢索功能，大致可分為知識庫檢索功能和在線搜索。那麼就產生了三種檢索模式。僅基於大語言模型，連接知識庫搜索，和在線搜索。前端部分我采用streait來完成，ui設計如圖所示。
這邊是功能按鈕，中間是對話框。先前有講到了，我們來檢測針對專業領域的大模型的標準就是檢測是否有能力回答專業領域的問題，並針對結果進行優化。這裡我向chatbot提出同一個問題。隻采用大語言模型，采用知識庫與大語言模型結合，和聯網搜索與大語言模型結合。三種功能下獲得的回答是完全不同的，後麵兩個檢索功能均為大語言模型優化了生成回答的準確性，對大語言模型的專業領域知識做了補充和改善。最後就是向量知識庫進行優化。對於準確率低的查詢，分析模型回應錯誤的原因。如果是由於知識庫中缺少相關信息，可以通過添加更多相關文檔和數據來增強向量知識庫的覆蓋範圍。重新訓練向量生成模型，使用更大的數據集或更複雜的模型架構，以提高向量的質量和表達能力。用戶反饋是對輸入的問題和產生的回答進行記錄，方便針對性進行調整。反饋可以直接用於指導向量知識庫的更新和優化。不斷地測試來完善我的專業領域大模型。最後一部分是我本次研究的總結。首先創建了一個能被大語言模型直接調用的專業知識庫，在電力ca這個專業性較高的領域填補了大語言模型的空白。其次是采用rag技術，將知識庫，聯網與大語言模型相結合，增強了大語言模型在特定領域的可信度和實用性。最後就是本次研究雖然是針對電力ca領域，但其背後的構架適用於各個領域，構建了一個完整的體係，可以進行修改，全方麵的輔助大語言模型，應用廣泛。以下就是我的全部研究內容請各位老師批評指正。
研究意義大語言模型處理論文具有重要的理論意義，一方麵促進了語言理解與生成研究，推動了對語言模型和語言生成算法的深入探索；另一方麵，通過學習大量的論文文本，大語言模型有助於優化文本表示學習方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促進文本分類、聚類和生成等任務的發展。此外，大規模論文解析還可實現領域專業化和知識深度挖掘，幫助模型更好地理解和應用特定領域的知識，並為知識圖譜的構建提供數據基礎。最重要的是，大語言模型處理論文能夠跟蹤學術研究的進展和趨勢，識彆學術領域的研究熱點和前沿問題，為學術研究者和決策者提供科研方向和決策支持。這些理論意義上的貢獻，將推動自然語言處理、文本表示學習、領域專業化、知識圖譜構建和學術研究進展跟蹤等領域的發展。在內容解析方麵選擇大語言模型進行研究的原因如下。首先，大語言模型在處理大量、複雜的信息方麵具有顯著優勢，特彆是對於電力行業這種涉及眾多因素和技術領域的行業。電力行業的ca研究通常涵蓋能源生產、傳輸、分配和消費等多個環節，涉及的技術、政策、環境和社會因素眾多。大語言模型能夠高效地處理這些複雜信息，提取關鍵信息，為研究者提供更全麵和深入地分析視角，
對大量ca英文文獻的解析，模型可以幫助研究者快速識彆電力行業的主要研究熱點、技術發展趨勢以及存在的問題和挑戰。這有助於研究者更準確地把握研究前沿，為後續的研究工作提供指導。此外，大語言模型還可以用於挖掘電力行業ca研究中的潛在創新點。通過對文獻內容的深度解析，模型可以發現不同研究領域之間的交叉點和新興議題，為研究者提供新的研究思路和方法。這有助於推動電力行業ca研究的創新發展，為行業的可持續發展提供有力支持。最後，大語言模型的應用也有助於提升電力行業ca研究的效率和質量。通過自動化處理和解析文獻內容，模型可以減輕研究者的工作負擔，提高研究效率。同時，由於模型能夠處理大量的文獻數據，因此也能夠提供更加準確和全麵的分析結果，為政策製定和實踐應用提供更為可靠的依據。關注電力行業生命周期評價ca）的重要性在於其對環境和資源影響的全麵評估，這種評價具有複雜性、
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