捉了文本的语义特征。在机器学
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
义搜索、文档聚类和推荐系统）的基础。
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。
生成的向量可以用于多种应用，包括：
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。
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。
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。
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
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
业的研究人员能够更有效地利用现有的知识资源。
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