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对于准确率低的查询，分析模型回应错误的原因。
如果是由于知识库中缺少相关信息，可以通过添加更多相关文档和数据来增强向量知识库的覆盖范围。
用户反馈是对输入的问题和产生的回答进行记录，方便针对性进行调整。
反馈可以直接用于指导向量知识库的更新和优化。
不断地测试来完善我的专业领域大模型。
最后一部分是我本次研究的总结。
首先创建了一个能被大语言模型直接调用的专业知识库，在电力lca这个专业性较高的领域填补了大语言模型的空白。
其次是采用rag技术，将知识库，联网与大语言模型相结合，增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。
最后就是本次研究虽然是针对电力lca领域，但其背后的构架适用于各个领域，构建了一个完整的体系，可以进行修改，全方面的辅助大语言模型，应用广泛。
以下就是我的全部研究内容请各位老师批评指正。
332数据预处理unstructured库是一个强大的工具，专为处理非结构化数据设计，具体流程如图37所示，如从文本文档、pdf文件或网页中提取数据。
它支持多种数据提取方法，包括正则表达式匹配、自然语言处理（nlp）技术等。
数据预处理步骤如下：小主，这个章节后面还有哦，，后面更精彩！
步骤一：数据清洗去除杂质：从文本中去除无关的字符，如特殊符号、空白行等。
格式统一：将所有文本统一为相同的编码格式，通常为utf-8，以避免编码错误。
语言标准化：统一不同术语的使用，例如将所有"
photovoltaic"
统一替换为"
pv"
，确保术语的一致性。
步骤二：信息提取关键信息标识：标识文献中的关键信息，如研究方法、主要结论、实验条件等。
数据分类：根据信息类型将数据分类，如作者、出版年份、研究结果等。
步骤三：结构化转换结构化处理：将信息精细化拆解与清洗，将各种元素进行转换，形成结构化数据形式，拆分成标题与内容。
分割部分关键代码：对于其中的每个元素，如果是positeelent类型，就提取其中的文本并将其添加到text_list中；如果是table类型，就将表格的文本表示（可能是htl格式）添加到text_list中。
将图38的提取的数据进行拆分，添加到text_list中，输出结果如图311所示。
非结构化文本数据通常非常稀疏，即包含大量的词汇但每个文档只使用其中的一小部分。
而结构化数据则可以通过合并相似信息来降低数据的稀疏性，这有助于生成更加紧凑和有效的嵌入向量。
结构化数据可以实现更高效的特征提取。
结构化数据通常已经按照特定的模式或结构进行了组织，这使得我们可以更加高效地从中提取有用的特征（如标题、作者、摘要、关键词等）。
这些特征可以作为后续ebeddg的输入，帮助生成具有更强区分性和泛化能力的嵌入向量。
结构化数据中的元素（如主题、类别、属性等）通常具有明确的含义，这些含义可以在ebeddg过程中被保留下来。
因此，基于结构化数据的嵌入向量往往具有更强的解释性，有助于我们更好地理解模型的预测结果和内部机制。
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