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  Lbsp; 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  Lbsp; 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。

    Lbsp; 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  Lbsp; 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，Lbsp; 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  Lbsp; 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  Lbsp; 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。