，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。

3.3.2 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 3.7 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：

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 UTF8，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&nsiteElent 类型，就提取其中的文本并将其添加到

textlist 中；如果是 Table 类型，就将表格的文本表示（可能是 HTML 格式）添加到

textlist 中。

将图 3.8 的提取的数据进行拆分，添加到 textlist 中，输出结果如图 3.11 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&n 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&n 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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