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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
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
化能力，使得模型的训练和推理速度得到提升。
5.2.1 chatbot 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。
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
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