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。