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。