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第393章 哈欠（第1頁）

必須運用深入的工程原理，經過分析才可能得到解決；目前針對於提升lls效能的方法有很多種：微調、提示工程和向量數據庫。

這些方法對於提升lls效能具有良好表現，但又具有各自的局限性，需要經過分析選擇适合本課題的有效的方法。

（2）涉及多方面的技術、工程和其它因素，并可能相互有一定衝突；1、對於提示工程具有長度限制和內容選擇限制，不能滿足用戶更專業的需求。

2、對於微調模型，數據準備要求高且訓練資源復雜訓練時間較長，投入成本大且不宜於實現。

、構建向量知識庫，可以實現內容檢索、語義理解以及數據存儲功能。

有助於提高lls在污水處理廠領域的效能。

4、當下rag技術成熟，可以實現全面理解檢索到的非參數化知識以及大型語言模型內部的參數化知識，將繼續使用本技術。

5、ngcha框架可以實現外部數據庫和lls交互鍊接，形成良好的交互，本文將利用此框架。

（3）需要通過建立合适的抽象模型才能解決，在建模過程中需要體現出創造性；?1基於ebeddg模型構建本地化向量知識庫，在確保數據安全的情況下，實現優化。

與本地向量知識庫的良好交互，便於用戶使用。

（4）不是僅靠常用方法就可以完全解決的；1傳統的結構化知識庫隻能行行列檢索一一對應再輸出答案，而向量知識庫則是專門為非結構化數據檢索而設計，其將向量數據組成立體高維空間，在空間內進行模糊檢索快速輸出權重最高的答案，更加人性化具有靈活性。

2傳統的知識庫采取雲端部署，具有靈活性但具有數據風險，本次將采用本地化知識庫部署，最大限度保證數據安全，維護污水處理廠的企業利益。

（5）問題中涉及的因素可能沒有完全包含在專業工程實踐的標準和規範中；?1污水處理廠專業領域的數據采集。

數據需保證準確客觀性，故采取的數據為污水處理廠應政府要求公開披露的數據并定期有第三方檢測單位核驗；即經過政府認可的披露數據，并在數。

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據采集的時候經由人工定期核驗，最大限度確保知識庫原始數據的準確性。

（6）問題相關各方利益不完全一緻；（7）具有較高的綜合性，包含多個相互關聯的子問題。

該問題可以拆解為：1、收集污水處理廠專業數據并處理。

2、基於ebeddg模型，構建本地化向量知識數據庫。

3、利用ngcha框架，基於lls構建chatbot。

4、測試chatbot效能并優化。

註：畢業設計的任務應是一個復雜信息安全工程問題，必須具備上述特征（1），同時具備上述特征（2）-（7）的部分或全部的設計需要滿足復雜工程問題的特征。

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