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T 模型基于 Transformer
架构，相较于其他模型，这种架构允许模型在处理长文本时保持较好的性能，同时具有良好的并行
化能力，使得模型的训练和推理速度得到提升。
5.2.1 Chatbot 后端
基于先前构建的针对电力 LCA 领域的向量知识库构建 Chatbot 测试模型性能，主要设计思路是
为了实现检索功能，大致可分为知识库检索功能和在线搜索。
Chatbot 功能流程图如图 5.1 所示。
用户通过 Chatbot 界面输入他们的问题或请求。对用户输入文本进行清洗，包括去除标点符
号，进行分词等。转化为结构化数据后将预处理后的文本转换为向量形式，以便于机器理解。将向
量化处理后的用户问题构建成搜索向量。使用搜索向量与知识库中已向量化的内容进行匹配，找出
相关的信息。对匹配到的知识库内容进行排序，选择最相关的几个回答候选。为保证性能设置最相
关的问答数量。基于排序和选择的结果，生成回答，将最终确定的回答返回给用户。
对于用户输入的问题语句进行文本预处理，随后将其变成机构化数据后向量化，与先前处理文
献数据类似，因此这里不再赘述。
知识库搜索：
以下是通过 Weaviate 在名为“Water
