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RAG 技术核心在于将传统的语言生成模型与信息检索系统结合起来。这种结合不仅使模型能够
生成语言，还能从大量的文档中检索到具体的事实和数据，从而提供更加精确和详细的生成内容。
RAG 的工作流程大致可以分为以下几步：
查询生成：根据输入，如一个问题或提示，生成一个查询。
文档检索：使用生成的查询在知识库中检索相关文档或信息。
内容融合：将检索到的信息与原始查询融合，形成新的、丰富的输入。
答案生成：基于融合后的输入，使用语言生成模型生成最终的文本输出。
先前已经构建好了针对电力 LcA 领域的专业大模型，但是缺少检验模型的手段，即缺少模型优
化环节，本项目设置通过 chatbot 模式，通过与用户进行问答的形式，检验模型是否能调用电力行
业 LcA 领域向量数据库回答该领域专业性问题和时效性问题的有效性。
chatbot 模式的测试不仅可以验证模型的知识覆盖范围和答案的准确性，还可以评估模型的用
户交互能力。这种测试模拟真实用户与模型的交互，可以揭示模型在理解和生成回应方面的潜在问
题。
测试流程包括以下几个步骤：
测试设计：根据目标领域定义测试用例，包括典型问题、边缘情况和错误输入。
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