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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。
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。
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