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業知識庫，在電力LcA這個專業性較高的領域填補了大語言模型的空白。其次是採用RAG技術，將知識庫，聯網與大語言模型相結合，增強了大語言模型在特定領域的可信度和實用性。最後就是本次研究雖然是針對電力LcA領域，但其背後的構架適用於各個領域，構建了一個完整的體系，可以進行修改，全方面的輔助大語言模型，應用廣泛。以下就是我的全部研究內容請各位老師批評指正。
3.3.2 資料預處理
Unstructured 庫是一個強大的工具，專為處理非結構化資料設計，具體流程如圖 3.7 所示，
如從文字文件、pdF 檔案或網頁中提取資料。它支援多種資料提取方法，包括正規表示式匹配、自
然語言處理（NLp）技術等。
資料預處理步驟如下：
步驟一：資料清洗
去除雜質：從文字中去除無關的字元，如特殊符號、空白行等。
格式統一：將所有文字統一為相同的編碼格式，通常為 UtF-8，以避免編碼錯誤。
語言標準化：統一不同術語的使用，例如將所有\"photovoltaic\"統一替換為\"pV\"，確保術語的
一致性。
步驟二：資訊提取
關鍵資訊標識：標識文獻中的關鍵資訊，如研究方法、主要結論、實驗條件等。
資料分類：根據資訊型別將資料分類，如作者、出版年份、研究結果等。
步驟三：結構化轉換
結構化處理：將資訊精細化拆解與清洗，將各種元素進行轉換，形成結構化資料形式，拆分成
標題與內容。
分割部分關鍵程式碼：
對於其中的每個元素，如果是 positeElement 型別，就提取其中的文字並將其新增到
text_list 中；如果是 table 型別，就將表格的文字表示（可能是 htmL 格式）新增到
text_list 中。
將圖 3.8 的提取的資料進行拆分，新增到 text_list 中，輸出結果如圖 3.11 所示。
非結構化文字資料通常非常稀疏，即包含大量的詞彙但每個文件只使用其中的一小部分。而結
構化資料則可以透過合併相似資訊來降低資料的稀疏性，這有助於生成更加緊湊和有效的嵌入向
量。
結構化資料可以實現更高效的特徵提取。結構化資料通常已經按照特定的模式或結構進行了組
織，這使得我們可以更加高效地從中提取有用的特徵（如標題、作者、摘要、關鍵詞等）。這些特
徵可以作為後續 Embedding 的輸入，幫助生成具有更強區分性和泛化能力的嵌入向量。結構化資料
中的元素（如主題、類別、屬性等）通常具有明確的含義，這些含義可以在 Embedding 過程中被保
留下來。因此，基於結構化資料的嵌入向量往往具有更強的解釋性，有助於我們更好地理解模型的
預測結果和內部機制。
