本论文研究了大语言模型（LLM），结合电力行业的生命周期评估（LCA）领域的英文文献，对</p>

这些文献进行解析。通过处理，构建了一个完整的向量知识库，能够直接被大语言模型调用，极大</p>

程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。</p>

项目的关键成果之一是建立了一个大模型能直接调用的向量知识库，构成了一个智能的文献处</p>

理系统。引入了检索增强生成（RAG）技术可以显著提升大语言模型在专业领域的表现。它可以改</p>

善信息检索的精度和效率，使得模型在生成文本时能够更好地借鉴外部知识和信息，从而产生更准</p>

确、更有用的内容。该文献处理系统经过了实际测试，并以 Chatbot 模式展现了良好的应用效果。</p>

而后，通过不断对系统进行性能评估和用户反馈，进行了多次优化，以确保其稳健性和可靠性。</p>

尽管在数据预处理和模型优化方面面临挑战，但本研究证明了 LLM 在专业领域应用中的潜力。</p>

无论是医疗、法律还是其他任何需要处理和分析大量文献的领域，都可以借鉴本研究的成果，构建</p>

类似的向量知识库和智能处理系统。这将极大地促进跨领域的知识融合和技术创新，推动各行业的</p>

智能化发展。</p>

费者和企业对可持续生产和消费模式的认识和推广。</p>

对于电力行业而言，关注 LCA，不仅有助于推动电力行业朝着更加环保和可持续的方向发展，</p>

而且对电力企业的生产和管理方式进行优化，降低环境负担，提高资源利用效率。此外，电力行业。</p>

的 LCA 结果还能引导政府制定能源政策和支持环保技术发展，增强企业和消费者对可持续发展的意</p>

识，促进清洁能源转型和技术创新。综合而言，电力行业的生命周期评价不仅对行业发展产生重要</p>

影响，还有助于推动整个社会迈向更加可持续的未来。</p>

鉴于此，本文选取有关于电力行业的 LCA 的英文文献作为数据，对其中的结构化数据和非结构</p>

化数据进行解析，来帮助大语言模型为决策者提供帮助，更高效地为电力行业的发展和管理提高决</p>

策支持。</p>

将有关电力行业 LCA 的英文文献进行解析，提取其中文本、表、图等不同</p>

格式化与非格式化信息，构建向量数据库，提高电力行业 LCA 信息提取准确性，从而帮助研究人员</p>

快速获取论文的主要内容、创新点、研究方法、数据来源等信息，以及论文的贡献、局限和未来研</p>

究方向，并基于实际数据进行测评。具体研究目标如下：</p>

(1)通过文件装载分割以及元数据获取的方法，对电力行业 LCA 的英文文献中不同格式数据进</p>

行解析，将文献大致分区，便于分类和文本提取，提高解析准确性。</p>

(2)通过对电力行业 LCA 的英文文献的解析，构建向量数据库，通过调用该向量数据库，提升</p>

大模型回答关于电力行业 LCA 时效性问题与专业性问题的能力，增强大语言模型对于电力行业 LCA</p>

问题分析的能力。</p>

(3)通过实际数据对该数据库进行测评，分析该数据库回答专业性问题与时效性问题的能力。</p>

大语言模型处理论文具有重要的理论意义，一方面促进了语言理解与生成研究，推动了对语言</p>

模型和语言生成算法的深入探索；另一方面，通过学习大量的论文文本，大语言模型有助于优化文</p>

本表示学习方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促进文本分类、聚类和生成等任务的发</p>

展。此外，大规模论文解析还可实现领域专业化和知识深度挖掘，帮助模型更好地理解和应用特定</p>