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。

下一步设有12人参与预测，将每个人预测的数值进行汇总分别对其求平均 可以得到8.43为中位数的平均数 累计概率为把概率点位平分，每点之间的概率都是12.5% 所以我们可以看到低于或等于8.84的概率是75%

根据外推预测和差值需要，将函数绘制成平滑曲线，然后我们就可以对其进行估计，可以使用两种方法，点估计和区间估计。

人们利用已经掌握的知识和手段，预先推知和判断事物未来发展的

状况的活动。简单的说就是，没发生的事情全是预测，小到预测打

牌的时候谁出什么，大到学校什么时候，什么时候可以回家，

预测技术可以分为定性预测和定量预测，而他们又可以基于外部和