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第298章黄瓜（第2页）

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。

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

献数据类似，因此这里不再赘述。

知识库搜索：

以下是通过Weaviate在名为“Water”的集合中搜索与特定查询文本相近的文档，并返回相

关文档的内容和来源，设置top_k=3，考虑计算机性能与运行速度，只寻找三个匹配项。

这段代码最终返回一个包含匹配文档内容和来源的列表。

在线搜索：

以下是通过在线搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每个

搜索结果的摘要内容和来源链接的代码，同样设置top_k=3，返回三个匹配项。

通过DuckDuckGo搜索引擎在互联网上搜索相关内容，并返回格式化的文档列表，其中包含每

个搜索结果的摘要内容和来源链接。代码利用正则表达式提取搜索结果中的摘要、标题和链接信

息，并对结果进行整理和格式化，以便展示给用户。通过这个函数，用户可以通过输入查询来搜索

互联网上的相关信息，并查看摘要和链接。

Streamlit是一个强大的Python库，主要用于机器学习、数据可视化和Web应用程序的快速

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开发。用户在编写代码时可以实时看到应用界面的变化，快速调试和验证结果。内置多种交互式组

件（如滑块、复选框等）方便用户与应用进行互动。支持快速创建数据可视化图表，如折线图、散

点图、地图等，展现数据分析结果。

5.3测试模型与优化

终于联系上地球，你说不要回答？回到霍格沃茨的古代巫师带着原神祈愿系统穿越到诡异世界综漫：从杀手皇后开始重回八零，俏媳妇改造废物老公快穿：病美人仙君又拿白月光剧本我有个死要钱的系统红楼之剑天外来不当舔狗后，校花哭问为什么！末世：战姬指挥官归零：云海梦境，山海有灵斗罗：封号琴魔，这个杀手有点冷我这样进球，会伤害到你吗？让你当好圣孙，你养一群女妖？仙子不想理你四合院之罪恶克星刚成仙神，子孙求我登基推理虽然有用但真的很令人讨厌苟在修仙世界当反派除了我，全家都穿越了

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