本论文研究了大语言模型（LLM），结合电力行业的生命周期评估（LCA）领域的英文文献，对

这些文献进行解析。通过处理，构建了一个完整的向量知识库，能够直接被大语言模型调用，极大

程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。

项目的关键成果之一是建立了一个大模型能直接调用的向量知识库，构成了一个智能的文献处

理系统。引入了检索增强生成（RAG）技术可以显着提升大语言模型在专业领域的表现。它可以改

善信息检索的精度和效率，使得模型在生成文本时能够更好地借鉴外部知识和信息，从而产生更准

确、更有用的内容。该文献处理系统经过了实际测试，并以 Chatbot 模式展现了良好的应用效果。

而后，通过不断对系统进行性能评估和用户反馈，进行了多次优化，以确保其稳健性和可靠性。

尽管在数据预处理和模型优化方面面临挑战，但本研究证明了 LLM 在专业领域应用中的潜力。

无论是医疗、法律还是其他任何需要处理和分析大量文献的领域，都可以借鉴本研究的成果，构建

类似的向量知识库和智能处理系统。这将极大地促进跨领域的知识融合和技术创新，推动各行业的

智能化发展。

Embedding 的工作原理是将离散的符号信息，如词或句子，映射到连续的向量空间中，以便计

算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们

的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡

量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。

在本项目中，使用大模型的 Embedding API 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。

这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤，使我们能够利用向量空间中的相似性来检索

相关信息，并为建立专业大模型提供支持。

Embedding API 能够将文本数据转化为数值向量，这些向量捕捉了文本的语义特征。在机器学

习和自然语言处理领域，这种转化允许算法在数学上操作和分析文本数据，是实现高级功能（如语

义搜索、文档聚类和推荐系统）的基础。

使用 Embedding API 可以大幅提升数据的可用性和检索效率。例如，可以通过计算向量之间的。

生成的向量可以用于多种应用，包括：

语义搜索引擎：通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，快速返回相关文档。

文档聚类：使用向量表达进行机器学习聚类算法，以发现数据中的模式或分组。

推荐系统：基于向量的近邻搜索可以推荐相似的研究或文献。

通过使用将结构化数据转化为向量，不仅提高了电力 LCA 数据的可访问性和可操作性，还为构

建基于知识的大模型系统奠定了基础。这种技术的应用有助于加速研究成果的发现和创新，使得专

业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。

4.2.2 向量存储

调用 embedding API 将先前的结构化数据全部转化为向量，此时大量的向量数据需要检索与存

储，因此需要选择一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库。

它以