本项目应用了大语言模型（LLM）解析和处理电力生命周期评估（LCA）领域的英文文献。项目
的主要成果包括建立了一个结构化的向量知识库，利用 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
技术和 Embedding API，提升了信息检索的准确性和效率。通过 Chatbot 模式的实际测试，验证了
模型在实际应用中的有效性。此外，通过用户反馈，对模型和知识库进行优化，显著提高了回答问
题的精准度和系统的响应速度。
项目实施过程面临了不少挑战。首先是数据的采集和预处理工作量巨大，尤其是在电力 LCA 这
样一个专业和技术性极强的领域。将大量的非结构化数据转化为高质量的结构化数据，需要大量的
人力和精确的技术处理。此外，知识向量库的构建和优化是一个持续的过程，如何精确地匹配用户
的查询和知识库中的数据，需要不断调整和测试。性能优化同样是一个重点和难点，尤其是如何平
衡回答的准确性和响应时间，以及如何处理模型对复杂查询的理解和回答。
在提高电力 LCA 数据处理和分析的自动化和智能化水平方面，大语言模型显示了巨大的潜力。
展望未来，这一技术的应用前景非常广阔。在电力 LCA 领域，随着更多高质量数据的融入和模型算
法的持续优化，这些模型可以提供更深入的分析和预测，帮助政策制定者和企业更好地理解和决策
相关环境和经济问题。
除了电力 LCA 领域外，大语言模型的扩展应用还可以覆盖更多其他领域。例如，在医疗、法
律、教育等领域，通过类似的技术构建专业的知识向量库和使用 RAG 技术，可以极大地提高信息处
理的效率和质量，帮助专业人员快速获取和利用大量数据，提升决策的科学性和准确性。此外，随
着技术的进步和应用的深入，未来还可能开发出更智能的交互模式，如更自然的语言理解和生成，
使得与机器的交互更加流畅自然，大大提升用户体验。
行文至此，落笔为终，关于人生的命题，这四年给了我太多答案。
这场四年为期的旅途算不上坚定，甚至还没有明确的目的地，但也称得上惊喜与遗憾同路。转
瞬之间，的风吹过了几个盛夏。学二门口永远认不出我的闸机，每逢上下课人满为患的一教，
图书馆五楼老位置看过的数次朝阳与黄昏，甚至食堂香喷喷的肥肠面还历历在目，却迅速化成一句
处处句读，沦为终章。年轮轻转，夏去秋来，时间翩然而过，太行路的学三依旧认不出我，一年不
到的时间虽是短暂，但更为生动。更为肆意的宿舍生活，更加辽阔的校园，更严峻的压力，林林总
总，太行路的槐序还未来得及探索，这场青春的故事就要谢幕了。
以前总以为大学生活绚丽多彩，未来前途可期，但生活不如意十之八九，没考上的研究生，还
没申下来的学校，一地鸡毛的春招，甚至是还没出成绩的事业编，不知从何时开始，望着如上这
些，渐渐沉默不语。时间一直在走，我也没留住什么。但其实，自己的这出戏，我们每个人都是独
一无二的主角。
衷心感谢我的论文指导老师代晓明老师的帮助，师者如光，微以致远，是她从一开始的选题研
究到论文框架到最后的内在逻辑都为我精细修改，回赠我耐心与温柔，在我词不达意的文稿中附上
她专业的意见，愿老师，教泽绵长，桃李芬芳。
无论是的 229，还是的 6130，都是我四年当中浓墨重彩的一笔。幸得几位好友相
伴，与她们的四年有着太多回忆，我们共享快乐与烦闷，做了许多恣意大胆之事。不辞辛苦从小营
搬来的小方桌，见证了太多我们彻夜畅谈的夜晚，谈人生，聊理想，说感情，讲八卦，桩桩件件皆
难忘。感谢，我的赖床好伙伴，知晓了我太多不怎么与人诉说的故事与情绪，我是一个很拧
巴的人，很幸运有她在我失意之时接住我的情绪。感谢，我们宿舍名副其实的“妈妈”，得
了她许多照顾，无论是生活上，还是情感里。感谢，她肆意张扬，恰是我性格的相反面，很幸
运能随她一起体验生活的别样美好。感谢，我与她性格相仿，爱好相似，如果用言语形容，
那一定是投缘，与她一起，真的很快乐。最后也感谢，她直爽的性格教会了我很多对待事物
的道理。
感谢我亲爱的朋友们，祝愿大家在以后不能时常见到的时光里，万事胜意，身体健康，开开心
心，广阔的世界大门终会为我们而敞开。关于友情，你们就是最好的答案。
在我即将 23 岁的这一年，坦然地接受了自己平凡而普通的生活，接受了不完美的自己，不再
计较以前患得患失的东西，花开花谢自有时。
顺其自然，随遇而安，愿将来胜过往。
谨以此篇，献给我过往四年的青春。
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，模型可以发现不同的
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