少数据孤岛的问题，提升数据资产的整体价值。</p>

4. 助力机器学习和人工智能应用</p>

向量知识库为机器学习和人工智能提供了高质量的输入数据。在许多 AI 应用中，如推荐系</p>

统、自动摘要生成和自然语言理解，高质量的向量化输入是模型性能的关键。通过预先构建的向量</p>

知识库，可以显著减少模型训练时间和提高模型的预测精度。</p>

例如，在文档推荐系统中，系统可以通过计算用户历史浏览文档的向量和库中文档向量的相似</p>

度，快速准确地推荐相关内容。</p>

5. 数据安全与管理</p>

向量化数据提供了一种更加抽象的数据表达形式，相对于原始文本数据，向量数据在存储和传</p>

输过程中能够更好地保护信息的安全性。此外，管理结构化的向量数据相比于非结构化的文本数据</p>

更为简便，可以利用现有的数据库技术进行高效管理。</p>

对收集到的数据进行清洗、去重、分类，提取分割文本，以确保数据的质量和有效性。消除噪</p>

声数据，提高数据的一致性和准确性。将预处理后的数据转化为向量，将向量化后的数据存储到向</p>

量知识库中，并利用向量数据库进行高效的存储和检索。向量数据库是一种专门用于存储和检索向</p>

量数据的数据库系统，可以根据语义或上下文含义查找最相似或相关的数据。</p>

4.2.1 Embedding</p>

Embedding 的工作原理是将离散的符号信息，如词或句子，映射到连续的向量空间中，以便计</p>

算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们</p>

的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡</p>

量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。</p>

在本项目中，使用大模型的 Embedding API 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。</p>

这一过程是建立高效和准确信息检索系统的关键步骤，使我们能够利用向量空间中的相似性来检索</p>

相关信息，并为建立专业大模型提供支持。</p>

Embedding API 能够将文本数据转化为数值向量，这些向量捕捉了文本的语义特征。在机器学</p>

习和自然语言处理领域，这种转化允许算法在数学上操作和分析文本数据，是实现高级功能（如语</p>

义搜索、文档聚类和推荐系统）的基础。</p>

使用 Embedding API 可以大幅提升数据的可用性和检索效率。例如，可以通过计算向量之间的</p>

生成的向量可以用于多种应用，包括：</p>

语义搜索引擎：通过计算查询向量与文档向量之间的相似度，快速返回相关文档。</p>

文档聚类：使用向量表达进行机器学习聚类算法，以发现数据中的模式或分组。</p>

推荐系统：基于向量的近邻搜索可以推荐相似的研究或文献。</p>

通过使用将结构化数据转化为向量，不仅提高了电力 LCA 数据的可访问性和可操作性，还为构</p>

建基于知识的大模型系统奠定了基础。这种技术的应用有助于加速研究成果的发现和创新，使得专</p>

业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。</p>

调用 embedding API 将先前的结构化数据全部转化为向量，此时大量的向量数据需要检索与存</p>

储，因此需要选择一个数据库来存储。向量数据库是一种专门用于存储和管理向量数据的数据库。</p>

它以向量作为基本数据类型，支持向量的存储、索引、查询和计算。向量是一组有序数，通常用于</p>

表示具有多个属性的实体，比如文本、图像、音频等。在向量数据库中，每个向量都有一个唯一的</p>