少数据孤岛的问题，提升数据资产的整体价值。

4. 助力机器学习和人工智能应用

向量知识库为机器学习和人工智能提供了高质量的输入数据。在许多 AI 应用中，如推荐系

统、自动摘要生成和自然语言理解，高质量的向量化输入是模型性能的关键。通过预先构建的向量

知识库，可以显著减少模型训练时间和提高模型的预测精度。

例如，在文档推荐系统中，系统可以通过计算用户历史浏览文档的向量和库中文档向量的相似

度，快速准确地推荐相关内容。

5. 数据安全与管理

向量化数据提供了一种更加抽象的数据表达形式，相对于原始文本数据，向量数据在存储和传

输过程中能够更好地保护信息的安全性。此外，管理结构化的向量数据相比于非结构化的文本数据

更为简便，可以利用现有的数据库技术进行高效管理。

对收集到的数据进行清洗、去重、分类，提取分割文本，以确保数据的质量和有效性。消除噪

声数据，提高数据的一致性和准确性。将预处理后的数据转化为向量，将向量化后的数据存储到向

量知识库中，并利用向量数据库进行高效的存储和检索。向量数据库是一种专门用于存储和检索向

量数据的数据库系统，可以根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据。

4.2.1 Embedding

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。

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。

它以向量作为基本数据类型，支持向量的存储、索引、查询和计算。向量是一组有序数，通常用于