第277章 延迟(第4/9页)
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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 transforr
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。
521 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 51 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