表示具有多个属性的实体，比如文本、图像、音频等。在向量数据库中，每个向量都有一个唯一的

标识符，并且可以存储在一个连续的向量空间中。

根据存储数据量以及综合性能选择 Pipecone 作为本项目的向量数据库存储数据。Pipecone 可

以存储和管理大规模的高维向量数据，并提供快速，准确的相似性搜索。不仅支持实时查询处理，

可以毫秒级别返回最相似的结果，还能支持快速添加和删除向量数据，并实现动态缩放。更重要的

是 Pinecone 提供了直观的 API 和友好的用户界面，如图 4.2 与图 4.3 所示，使得开发者可以轻松

地创建索引、存储向量数据以及执行查询操作。

4.2.3 Weaviate

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，

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 embedding 的原理以及给出了使用

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

库与 Weaviate 相连，完成语义搜索、数据链接和知识图谱构建。

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。

环境搭建：搭建测试环境，包括聊天界面和后端模型处理系统。

执行测试：记录模型的回应。

评估结果：根据预设的标准（如准确性、响应时间、用户满意度）评估模型表现。

优化模型：根据测试结果对模型进行调整和优化。