介绍基于人工智能的测绘标准知识问答应用的背景，包括技术发展趋势和实际需求。
明确本研究旨在通过人工智能技术提高测绘标准知识问答系统的准确性和效率。
阐述研究在提高测绘工作效率、促进技术创新等方面的积极意义。
详细列出本研究的主要内容，包括系统设计、算法实现、实验验证等。
描述研究的整体思路，包括从需求分析到系统实现的具体步骤。
概述研究中所采用的技术方法，如自然语言处理、深度学习等。
介绍论文各章节的内容安排及逻辑关系。
总结本研究在方法和技术上的创新之处。
介绍系统的整体架构设计，包括前端界面、后端服务和数据库设计。
详细说明数据预处理的方法，包括数据清洗、标注等步骤。
描述如何构建知识库，包括知识抽取、存储和索引。
介绍问答模块的设计，包括问题理解、答案生成等关键环节。
讨论用户交互界面的设计原则和具体实现。
介绍Dify平台的功能和特点，以及它在本研究中的作用。
详细描述Dify平台的部署步骤，包括环境搭建、配置文件设置等。
说明如何通过API接口与Dify平台进行交互，实现功能集成。
介绍阿里云大模型百炼平台
介绍选择的大模型类型和原因，如BERT、GPT等。
详细说明数据准备的过程，包括数据集的选择、预处理等。
描述微调的具体步骤，包括参数设置、训练过程等。
介绍优化模型性能的策略和方法，如正则化、剪枝等。
描述实验设计的总体思路，包括实验目标、数据集选择等。
展示实验结果，并对结果进行初步分析。
深入分析实验结果，探讨其背后的原因和影响因素。
总结实验中遇到的问题及相应的解决方案，为进一步优化系统提供参考
总结研究的主要发现和结论。
对未来可能的研究方向和发展前景进行展望。