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第298章 黄瓜（第2页）

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

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。

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

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