必须运用深入的工程原理，经过分析才可能得到解决；目前针对于提升LLms效能的方法有很多种：微调、提示工程和向量数据库。这些方法对于提升LLms效能具有良好表现，但又具有各自的局限性，需要经过分析选择适合本课题的有效的方法。（2）涉及多方面的技术、工程和其它因素，并可能相互有一定冲突；1、对于提示工程具有长度限制和内容选择限制，不能满足用户更专业的需求。2、对于微调模型，数据准备要求高且训练资源复杂训练时间较长，投入成本大且不宜于实现。3、构建向量知识库，可以实现内容检索、语义理解以及数据存储功能。有助于提高LLms在污水处理厂领域的效能。4、当下RAG技术成熟，可以实现全面理解检索到的非参数化知识以及大型语言模型内部的参数化知识，将继续使用本技术。5、Langchain框架可以实现外部数据库和LLms交互链接，形成良好的交互，本文将利用此框架。（3）需要通过建立合适的抽象模型才能解决，在建模过程中需要体现出创造性；?1.基于embedding模型构建本地化向量知识库，在确保数据安全的情况下，实现优化。2.利用Langchain，基于LLms构建chatbot，形成LLms与本地向量知识库的良好交互，便于用户使用。（4）不是仅靠常用方法就可以完全解决的；1.传统的结构化知识库只能行行列检索一一对应再输出答案，而向量知识库则是专门为非结构化数据检索而设计，其将向量数据组成立体高维空间，在空间内进行模糊检索快速输出权重最高的答案，更加人性化具有灵活性。2.传统的知识库采取云端部署，具有灵活性但具有数据风险，本次将采用本地化知识库部署，最大限度保证数据安全，维护污水处理厂的企业利益。（5）问题中涉及的因素可能没有完全包含在专业工程实践的标准和规范中；?1.污水处理厂专业领域的数据采集。数据需保证准确客观性，故采取的数据为污水处理厂应政府要求公开披露的数据并定期有第三方检测单位核验；即经过政府认可的披露数据，并在数。
据采集的时候经由人工定期核验，最大限度确保知识库原始数据的准确性。（6）问题相关各方利益不完全一致；（7）具有较高的综合性，包含多个相互关联的子问题。该问题可以拆解为：1、收集污水处理厂专业数据并处理。2、基于embedding模型，构建本地化向量知识数据库。3、利用Langchain框架,基于LLms构建chatbot。4、测试chatbot效能并优化。注：毕业设计的任务应是一个复杂信息安全工程问题，必须具备上述特征（1），同时具备上述特征（2）-（7）的部分或全部的设计需要满足复杂工程问题的特征。
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