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</p>

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</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

用于智能问答、搜索引擎和图像识别等领域。</p>

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，</p>

是提取分割文本，嵌入向量，随后构成向量知识库。给出了 embedding 的原理以及给出了使用</p>

embedding API 将数据变成向量的代码示意，经过向量化的数据，将其存入 Pipecone，后将数据</p>

库与 Weaviate 相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建</p>

术是一种结合了检索和生成机制的深度学习框</p>

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</p>

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</p>

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。</p>

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</p>

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。</p>

RAG 的工作流程大致可以分为以下几步：</p>

查询生成：根据输入，如一个问题或提示，生成一个查询。</p>

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。</p>

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。</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

题。</p>