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技术通过从大规模知
识库检索相关信息，然后将这些信息融入生成过程中，来生成更准确、更丰富的响应。本节将详细
阐述如何使用 RAG 技术基于通用大模型搭建电力生命周期评估（LCA）领域的专业大模型。
RAG 技术核心在于将传统的语言生成模型与信息检索系统结合起来。这种结合不仅使模型能够
生成语言，还能从大量的文档中检索到具体的事实和数据，从而提供更加精确和详细的生成内容。
RAG 的工作流程大致可以分为以下几步：
查询生成：根据输入，如一个问题或提示，生成一个查询。
文档检索：使用生成的查询在知识库中检索相关文档或信息。
内容融合：将检索到的信息与原始查询融合，形成新的、丰富的输入。
答案生成：基于融合后的输入，使用语言生成模型生成最终的文本输出。
先前已经构建好了针对电力 LCA 领域的专业大模型，但是缺少检验模型的手段，即缺少模型优
化环节，本项目设置通过 Chatbot 模式，通过与用户进行问答的形式，检验模型是否能调用电力行
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。
Chatbot 模式的测试不仅可以验证模型的知识覆盖范围和答案的准确性，还可以评估模型的用
户交互能力。这种测试模拟真实用户与
