顺其自然，随遇而安，愿将来胜过往。

谨以此篇，献给我过往四年的青春。

在内容解析方面选择大语言模型进行研究的原因如下。首先，大语言模型在处理大量、复杂的

信息方面具有显著优势，特别是对于电力行业这种涉及众多因素和技术领域的行业。电力行业的

LCA研究通常涵盖能源生产、传输、分配和消费等多个环节，涉及的技术、政策、环境和社会因素

众多。大语言模型能够高效地处理这些复杂信息，提取关键信息，为研究者提供更为全面和深入的

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LCA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，模型可以发现不同的

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

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