第277章 延迟（第2 / 4页）

对于用户输入的问题语句进行文本预处理，随后将其变成机构化数据后向量化，与先前处理文

献数据类似，因此这里不再赘述。

化能力，使得模型的训练和推理速度得到提升。

5.2.1Chatbot后端

基于先前构建的针对电力LCA领域的向量知识库构建Chatbot测试模型性能，主要设计思路是

为了实现检索功能，大致可分为知识库检索功能和在线搜索。

Chatbot功能流程图如图5.1所示。

Chatbot的一些特点和作用包括：

①自动化交互：Chatbot可以自动回答用户提出的问题，执行指定的任务，无需人工干，减少

人力成本和时间消耗。

②实时响应：Chatbot能够在任何时间、任何地点提供服务，随时响应用户的问题和需求。

③个性化服务：Chatbot可以根据用户的需求和历史数据提供个性化的服务和建议，提高用户

用户通过Chatbot界面输入他们的问题或请求。对用户输入文本进行清洗，包括去除标点符

号，进行分词等。转化为结构化数据后将预处理后的文本转换为向量形式，以便于机器理解。将向

量化处理后的用户问题构建成搜索向量。使用搜索向量与知识库中已向量化的内容进行匹配，找出

相关的信息。对匹配到的知识库内容进行排序，选择最相关的几个回答候选。为保证性能设置最相

关的问答数量。基于排序和选择的结果，生成回答，将最终确定的回答返回给用户。

体验。

④多渠道支持：Chatbot可以在多种通信渠道上运行，如网页、应用程序、社交媒体平台等，

为用户提供多样化的对话途径。

本项目选择OpenAI的GPT模型作为Chatbot的大语言模型基座，GPT模型基于Transformer

架构，相较于其他模型，这种架构允许模型在处理长文本时保持较好的性能，同时具有良好的并行