监控品牌搜索量和用户转化率等指标，评估品牌宣传效果。

我将分为四个部分来介绍我的毕业论文。首先是研究背景。那么为什么要开展我这个研究呢？随着信息技术和网络技术的快速发展下，非结构化数据的比例迅速上升，传统的数据库并不能存储这些数据，所以这无疑带来了数据管理领域的重大挑战。文献是科技工作者获取知识的重要来源。英语作为国际通用语言，英文文献的重要性便不言而喻。文献通常以PDF进行存储。传统的pdf信息提取，比较局限，采用人工查阅将所需的有效信息进行提取，再把这些信息标记在论文资源上供人们定位和使用。这就要求负责这项工作的人具有相当专业的知识，世界各地，各行各业，每天都会产生大量文章，信息提取的效率相当重要，怎么才能避免资源浪费，就是一个待解决的问题。随着大语言模型的兴起，诞生了检索增强生成技术，它从大量的文本数据中提取出有用的信息，并对这些信息进行分析和处理，为用户提供更全面、更准确的信息服务。基于此，选取检索增强生成技术来对大量文献进行信息提取，相较于先前的人工查阅降本增效，安全性高。我选择的数据对象是，电力行业LCA英文文献。第二部分我将介绍我本次研究最核心的关键技术。检索增强生成技术。大语言模型的知识包括，自己本身的知识，用户的前置输入，和联网或者检索专业的知识库所获取的知识，将这三部分结合，便是检索增强生成所包含的内容。说的再直白一点，就是让大语言模型外挂一个知识库，或联网搜索，去抽取到相关知识，是检索。把专业的知识和提问一起，送给大语言模型归纳生成，生成一个更准确的答案，是增强，最后返回给用户，即为检索增强生成。第三部分则是我的系统介绍。针对我的研究题目：基于大语言模型（LLM）的英文文献解析，我将我的研究系统分为了三个模块。数据处理模块主要包括对电力LCA这个特定领域的英文文献进行选择和初步处理，而后将有关数据全部转化成结构化数据。知识库构建模块主要是将数据向量化并构建向量知识库。Chatbot构建分为功能部分和前端部分，功能包括基于OpenAI的大语言模型基座调用、知识库检索、在线检索；前端部分为web可视化以及UI设计。首先是数据处理模块。数据的范围，我选择了常见的五种发电方式，火力，水力，太阳能，核能，风能。确定每个主题的关键词和大主题生命周期评价后记录所有可能出现的形式，比如说，生命周期评价出现在论文里，可能是LCA，也可能是lifecycle assessment，罗列所有可能性，做到不遗漏数据。

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在 RAG 技术中，整个过程主要分为三个步骤如图 2.2 所示：索引（ Indexing）、检索

（Retrieval）和生成（Generation）。首先，索引步骤是将大量的文档或数据集合进行预处理，将

其分割成较小的块（chunk）并进行编码，然后存储在向量数据库中。这个过程的关键在于将非结

构化的文本数据转化为结构化的向量表示，以便于后续的检索和生成步骤。接下来是检索步骤，它

根据输入的查询或问题，从向量数据库中检索出与查询最相关的前 k 个 chunk。这一步依赖于高效

的语义相似度计算方法，以确保检索到的 chunk 与查询具有高度的相关性。最后是生成步骤，它将

原始查询和检索到的 chunk 一起输入到预训练的 Transformer 模型（如 GPT 或 BERT）中，生成最

终的答案或文本。这个模型结合了原始查询的语义信息和检索到的相关上下文，以生成准确、连贯

且相关的文本。

RAG 的概念和初步实现是由 Douwe Kiela、Patrick Lewis 和 Ethan Perez 等人在 2020 年首次

提出的。他们在论文《Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks》

中详细介绍了 RAG 的原理和应用，随后谷歌等搜索引擎公司已经开始探索如何将 RAG 技术应用到搜

索结果的生成中，以提高搜索结果的准确性和相关性。在医疗领域，RAG 技术可以帮助医生快速检

索医学知识，生成准确的诊断建议和治疗方案。