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chatbot 提问，看基于电力 LCA 领域的专业大模型能否回答专
业问题。通过 chatbot 实现了用户对文献的检索功能，最后是通过对模型回答问题的准确率，正确
率进行评估，从而实现将模型不断优化。
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 Retrieval-Augmented Generation (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