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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。
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
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，如图
1.3
所示。
（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。
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
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
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
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
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
程度地增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。
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
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