在内容解析方面选择大语言模型进行研究的原因如下。首先，大语言模型在处理大量、复杂的
信息方面具有显着优势，特别是对于电力行业这种涉及众多因素和技术领域的行业。电力行业的
LCA 研究通常涵盖能源生产、传输、分配和消费等多个环节，涉及的技术、政策、环境和社会因素
众多。大语言模型能够高效地处理这些复杂信息，提取关键信息，为研究者提供更为全面和深入的
分析视角。其次，大语言模型能够辅助研究者进行文献综述和趋势分析。通过对大量 LCA 英文文献
的解析，模型可以帮助研究者快速识别电力行业的主要研究热点、技术发展趋势以及存在的问题和
挑战。这有助于研究者更准确地把握研究前沿，为后续的研究工作提供指导。此外，大语言模型还
可以用于挖掘电力行业 LCA 研究中的潜在创新点。通过对文献内容的深度解析，模型可以发现不同
研究领域之间的交叉点和新兴议题，为研究者提供新的研究思路和方法。这有助于推动电力行业
LCA 研究的创新发展，为行业的可持续发展提供有力支持。最后，大语言模型的应用也有助于提升
电力行业 LCA 研究的效率和质量。通过自动化处理和解析文献内容，模型可以减轻研究者的工作负
担，提高研究效率。同时，由于模型能够处理大量的文献数据，因此也能够提供更加准确和全面的
分析结果，为政策制定和实践应用提供更为可靠的依据。
关注电力行业生命周期评价（LCA）的重要性在于其对环境和资源影响的全面评估，这种评价
具有复杂性、关联性和动态性。通过 LCA，可以识别影响源和热点，为环境政策、管理措施和产品
设计提供科学依据，推动电力行业向着更加环保和可持续的方向发展。同时，LCA 结果也能引导政
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识，促进清洁能源转型
和技术创新。与此同时，采用 RAG 方法进行任务管理能够提高任务透明度、生产效率、促进风险管
理和团队协作，是一种值得推广和使用的工具。最后，利用大语言模型对电力行业 LCA 英文文献进
行内容解析具有重要的研究意义，可帮助研究者综述归纳、提取关键词、挖掘问题和解决方案、进
行数据分析和模型建立，以及预测未来发展趋势，为该领域的研究提供理论基础和实践指导，推动
整个社会朝着更加可持续的未来迈进。
1）获取实验数据并预处理数据，包括爬取数量尽可能多的关于电力行业的 LCA 的英文文
献，对其元数据进行处理，构建数据库。
（2）对论文进行分割，利用字体大小等因素，并将论文中不同格式的数据（文本、表、图
等）分类读取。
（3）针对上述数据集，进行特征提取，将文本转换为向量表示，提取图像数据特征，转换为
向量形式，保证每个样本都被表示为相同长度的向量，便于比较和检索。选择索引结构，对于给定
的查询向量进行相似度检索和检查，返回相似的向量或数据项,如图 1.3 所示。
（4）大模型调用该向量数据库，测试大模型回答电力 LCA 领域的专业性问题的能力。
向量知识库是一个高效、结构化的数据存储系统，它将各类数据（如文本、图像、音频等）转
化为向量形式进行存储。这种表示方式使得数据之间的相似性和关联性得以量化，从而支持更为精
确和高效的信息检索与数据分析。向量知识库使用特殊的数据结构和索引方法来优化查询效率，可
以快速地查询和计算相似度，支持高效的数据查询。这种表示方式使得向量知识库能够有效支持近
似搜索，即在巨大的数据集中快速找到与查询最为接近的项。同时，向量知识库不受传统关系型数
据库模式的限制，提供了更大的灵活性。它们能够处理多种类型的数据，包括文本、图像、音频和
视频等非结构化数据。这种灵活性使向量知识库成为了人工智能和机器学习应用的理想选择。此
外，外部向量知识库的使用有助于减少模型生成与事实不符内容的“幻觉”问题，增强了输出的可
靠性。然而，整合外部向量知识库也带来了挑战，包括知识库的维护更新、检索效率以及与模型的
兼容性问题。尽管存在这些挑战，外部向量知识库仍然是提升 LLM 性能的有效途径之一。
在现代信息检索和数据管理系统中，向量知识库扮演了极为关键的角色。通过将文本数据转换
为向量形式，这种库不仅提升了数据的可访问性和处理效率，还为高级分析和机器学习应用提供了
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