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在內容解析方麵選擇大語言模型進行研究的原因如下。首先，大語言模型在處理大量、複雜的
信息方麵具有顯著優勢，特彆是對於電力行業這種涉及眾多因素和技術領域的行業。電力行業的
lca
研究通常涵蓋能源生產、傳輸、分配和消費等多個環節，涉及的技術、政策、環境和社會因素
眾多。大語言模型能夠高效地處理這些複雜信息，提取關鍵信息，為研究者提供更為全麵和深入的
分析視角。其次，大語言模型能夠輔助研究者進行文獻綜述和趨勢分析。通過對大量
lca
英文文獻
的解析，模型可以幫助研究者快速識彆電力行業的主要研究熱點、技術發展趨勢以及存在的問題和
挑戰。這有助於研究者更準確地把握研究前沿，為後續的研究工作提供指導。此外，大語言模型還
可以用於挖掘電力行業
lca
研究中的潛在創新點。通過對文獻內容的深度解析，模型可以發現不同
研究領域之間的交叉點和新興議題，為研究者提供新的研究思路和方法。這有助於推動電力行業
lca
研究的創新發展，為行業的可持續發展提供有力支持。最後，大語言模型的應用也有助於提升
電力行業
lca
研究的效率和質量。通過自動化處理和解析文獻內容，模型可以減輕研究者的工作負
擔，提高研究效率。同時，由於模型能夠處理大量的文獻數據，因此也能夠提供更加準確和全麵的
分析結果，為政策製定和實踐應用提供更為可靠的依據。
關注電力行業生命周期評價（lca）的重要性在於其對環境和資源影響的全麵評估，這種評價
具有複雜性、關聯性和動態性。通過
lca，可以識彆影響源和熱點，為環境政策、管理措施和產品
設計提供科學依據，推動電力行業向著更加環保和可持續的方向發展。同時，lca
結果也能引導政
府製定能源政策和支持環保技術發展，增強企業和消費者對可持續發展的意識，促進清潔能源轉型
和技術創新。與此同時，采用
rag
方法進行任務管理能夠提高任務透明度、生產效率、促進風險管
理和團隊協作，是一種值得推廣和使用的工具。最後，利用大語言模型對電力行業
lca
英文文獻進
行內容解析具有重要的研究意義，可幫助研究者綜述歸納、提取關鍵詞、挖掘問題和解決方案、進
行數據分析和模型建立，以及預測未來發展趨勢，為該領域的研究提供理論基礎和實踐指導，推動
整個社會朝著更加可持續的未來邁進。
1）獲取實驗數據並預處理數據，包括爬取數量儘可能多的關於電力行業的
lca
的英文文
獻，對其元數據進行處理，構建數據庫。
（2）對論文進行分割，利用字體大小等因素，並將論文中不同格式的數據（文本、表、圖
等）分類讀取。
（3）針對上述數據集，進行特征提取，將文本轉換為向量表示，提取圖像數據特征，轉換為
向量形式，保證每個樣本都被表示為相同長度的向量，便於比較和檢索。選擇索引結構，對於給定
的查詢向量進行相似度檢索和檢查，返回相似的向量或數據項,如圖
1.3
所示。
（4）大模型調用該向量數據庫，測試大模型回答電力
lca