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</p>

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)</p>

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</p>

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</p>

题的精准度和系统的响应速度。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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。</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

相关环境和经济问题。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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，</p>

使得与机器的交互更加流畅自然，大大提升用户体验。</p>

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。</p>

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</p>

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，</p>

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</p>

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</p>

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</p>

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。</p>

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</p>

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</p>

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</p>

一无二的主角。</p>

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</p>

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</p>

她专业的意见，愿老师，教泽绵长，桃李芬芳。</p>

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</p>