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</p>

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</p>

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</p>

整个社会朝着更加可持续的未来迈进。</p>

1）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</p>

献，对其元数据进行处理，构建数据库。</p>

（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</p>

等）分类读取。</p>

（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</p>

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</p>

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,如图 1.3 所示。</p>

（4）大模型调用该向量数据库，测试大模型回答电力 LCA 领域的专业性问题的能力。</p>

向量知识库是一个高效、结构化的数据存储系统，它将各类数据（如文本、图像、音频等）转</p>

化为向量形式进行存储。这种表示方式使得数据之间的相似性和关联性得以量化，从而支持更为精</p>

确和高效的信息检索与数据分析。向量知识库使用特殊的数据结构和索引方法来优化查询效率，可</p>

本论文研究了大语言模型（LLM），结合电力行业的生命周期评估（LCA）领域的英文文献，对</p>

这些文献进行解析。通过处理，构建了一个完整的向量知识库，能够直接被大语言模型调用，极大</p>

程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。</p>

项目的关键成果之一是建立了一个大模型能直接调用的向量知识库，构成了一个智能的文献处</p>

理系统。引入了检索增强生成（RAG）技术可以显著提升大语言模型在专业领域的表现。它可以改</p>

善信息检索的精度和效率，使得模型在生成文本时能够更好地借鉴外部知识和信息，从而产生更准</p>

确、更有用的内容。该文献处理系统经过了实际测试，并以 Chatbot 模式展现了良好的应用效果。</p>

而后，通过不断对系统进行性能评估和用户反馈，进行了多次优化，以确保其稳健性和可靠性。</p>

尽管在数据预处理和模型优化方面面临挑战，但本研究证明了 LLM 在专业领域应用中的潜力。</p>

无论是医疗、法律还是其他任何需要处理和分析大量文献的领域，都可以借鉴本研究的成果，构建</p>

类似的向量知识库和智能处理系统。这将极大地促进跨领域的知识融合和技术创新，推动各行业的</p>

智能化发展。</p>

Embedding 的工作原理是将离散的符号信息，如词或句子，映射到连续的向量空间中，以便计</p>

算机能够处理。这种映射过程通过学习算法将符号信息嵌入到低维的向量空间中，同时保留了它们</p>

的语义相似性。在这个连续的向量空间中，词或句子的相似性可以通过向量之间的距离或角度来衡</p>

量，从而实现了对语义信息的有效表示和计算，能够更好地捕捉语言的语义特征。</p>

在本项目中，使用大模型的 Embedding API 来将先前经过处理的结构化数据转化为知识向量。</p>