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

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

程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。

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

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

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

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。

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。

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。

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

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

智能化发展。

费者和企业对可持续生产和消费模式的认识和推广。

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，

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。

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

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

影响，还有助于推动整个社会迈向更加可持续的未来。

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

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

策支持。

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

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

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

究方向，并基于实际数据进行测评。具体研究目标如下：

(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

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。

(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

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

问题分析的能力。

(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。

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

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

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

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

领域的知识，并为知识图谱的构建提供数据基础。最重要的是，大语言模型处理论文能够跟踪学术

研究的进展和趋势，识别学术领域的研究热点和前沿问题，为学术研究者和决策者提供科研方向和

决策支持。这些理论意义上的贡献，将推动自然语言处理、文本表示学习、领域专业化、知识图谱

构建和学术研究进展跟踪等领域的发展。

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

信息方面具有显著优势，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。

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。


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