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weaviate是一个向量搜索引擎数据库，它专注于连接和管理分散的数据，并通过语义链接来解析和查询这些数据。
它的主要功能包括语义搜索、数据链接和知识图谱构建。
weaviate的关键特性包括机器学习集成，支持多种相似度度量，如欧氏距离和余弦相似度，以及可扩展性。
weaviate的主要用途是帮助开发者构建智能应用程序，利用其强大的语义搜索和数据关联功能从而实现更智能、更个性化的数据检索和推荐。
其特点包括开源、高度可扩展、语义搜索功能强大、支持多种数据类型和格式等。
这使得weaviate在处理大规模复杂数据集时表现出色，特别适用于智能问答、搜索引擎和图像识别等领域。
本章介绍了向量知识库在信息检索和数据管理中的具体优势，随后介绍了向量知识库的构建，是提取分割文本，嵌入向量，随后构成向量知识库。
给出了ebeddg的原理以及给出了使用ebeddgapi将数据变成向量的代码示意，经过向量化的数据，将其存入pipene，后将数据库与weaviate相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建术是一种结合了检索和生成机制的深度学习框架，用于增强语言模型的性能，尤其适合于构建特定领域的专业大模型。
这一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模型的交互，可以揭示模型在理解和生成回应方面的潜在问题。
测试流程包括以下几个步骤：测试设计：根据目标领域定义测试用例，包括典型问题、边缘情况和错误输入。
下一步设有12人参与预测，将每个人预测的数值进行汇总分别对其求平均可以得到843为中位数的平均数累计概率为把概率点位平分，每点之间的概率都是125所以我们可以看到低于或等于884的概率是75根据外推预测和差值需要，将函数绘制成平滑曲线，然后我们就可以对其进行估计，可以使用两种方法，点估计和区间估计。
人们利用已经掌握的知识和手段，预先推知和判断事物未来发展的状况的活动。
简单的说就是，没发生的事情全是预测，小到预测打牌的时候谁出什么，大到学校什么时候，什么时候可以回家，预测技术可以分为定性预测和定量预测，而他们又可以基于外部和内部的因素。
定性预测法是基于判断、直觉和经验判断的方法，本质上是主观的。
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