），結合電力行業的生命周期評估ca）領域的英文文獻，對
這些文獻進行解析。通過處理，構建了一個完整的向量知識庫，能夠直接被大語言模型調用，極大
程度地增強了大語言模型在特定領域的可信度和實用性。
項目的關鍵成果之一是建立了一個大模型能直接調用的向量知識庫，構成了一個智能的文獻處
理係統。引入了檢索增強生成rag）技術可以顯著提升大語言模型在專業領域的表現。它可以改
善信息檢索的精度和效率，使得模型在生成文本時能夠更好地借鑒外部知識和信息，從而產生更準
確、更有用的內容。該文獻處理係統經過了實際測試，並以chatbot模式展現了良好的應用效果。
而後，通過不斷對係統進行性能評估和用戶反饋，進行了多次優化，以確保其穩健性和可靠性。
儘管在數據預處理和模型優化方麵麵臨挑戰，但本研究證明了&n在專業領域應用中的潛力。
無論是醫療、法律還是其他任何需要處理和分析大量文獻的領域，都可以借鑒本研究的成果，構建
類似的向量知識庫和智能處理係統。這將極大地促進跨領域的知識融合和技術創新，推動各行業的
智能化發展。
費者和企業對可持續生產和消費模式的認識和推廣。
對於電力行業而言，關注ca，不僅有助於推動電力行業朝著更加環保和可持續的方向發展，
而且對電力企業的生產和管理方式進行優化，降低環境負擔，提高資源利用效率。此外，電力行業。
的ca結果還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。綜合而言，電力行業的生命周期評價不僅對行業發展產生重要
影響，還有助於推動整個社會邁向更加可持續的未來。
鑒於此，本文選取有關於電力行業的ca的英文文獻作為數據，對其中的結構化數據和非結構
化數據進行解析，來幫助大語言模型為決策者提供幫助，更高效地為電力行業的發展和管理提高決
策支持。
將有關電力行業ca的英文文獻進行解析，提取其中文本、表、圖等不同
格式化與非格式化信息，構建向量數據庫，提高電力行業ca信息提取準確性，從而幫助研究人員
快速獲取論文的主要內容、創新點、研究方法、數據來源等信息，以及論文的貢獻、局限和未來研
究方向，並基於實際數據進行測評。具體研究目標如下：
(1)通過文件裝載分割以及元數據獲取的方法，對電力行業ca的英文文獻中不同格式數據進
行解析，將文獻大致分區，便於分類和文本提取，提高解析準確性。
(2)通過對電力行業ca的英文文獻的解析，構建向量數據庫，通過調用該向量數據庫，提升
大模型回答關於電力行業ca時效性問題與專業性問題的能力，增強大語言模型對於電力行業ca
問題分析的能力。
(3)通過實際數據對該數據庫進行測評，分析該數據庫回答專業性問題與時效性問題的能力。
大語言模型處理論文具有重要的理論意義，一方麵促進了語言理解與生成研究，推動了對語言
模型和語言生成算法的深入探索；另一方麵，通過學習大量的論文文本，大語言模型有助於優化文
本表示學習方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促進文本分類、聚類和生成等任務的發
展。此外，大規模論文解析還可實現領域專業化和知識深度挖掘，幫助模型更好地理解和應用特定