本文以有关电力行业LCA的近十年的英文文献为研究对象，并根据每篇文章的元数据构建数据
库。进行文档分割，将文件分割为更小的部分或章节，分区后使其更容易分类和提取文本，将文档
元素列表存储并跟踪从文档中提取的各种元数据，将文本元素分割为适合模型注意力窗口的大小，
构建向量数据库，方便大模型调用。利用RAG（检索增强生成）模型，帮助大语言模型知晓具有电
力LCA领域专业性和时效性的知识，包括最新的新闻、公式、数据等内容，增强大模型回答关于电
力行业LCA领域专业性问题与时效性问题的能力，主要用到的研究方法如下。
（1）文献资料法。通过阅读大量国内外研究检索增强生成的文章，确定将RAG技术作为提升
大语言模型回答电力行业LCA领域问题专业性与时效性问题的解决方法。文献调研显示，聚焦于此
领域的大模型是一个研究空白，将电力行业LCA的大模型应用于企业层面的分析，能够响应了重大
战略。该方法能够提升科研眼界、开阔研究思路、丰富研究角度。
（2）实验法。本文使用爬虫程序抓取各顶级期刊官网上近十年的文章，并通过元数据处理方
法，构建文章元数据的数据库。
（3）实证分析法。本文通过大量实际数据，来验证大模型调用电力行业LCA领域向量数据库
回答该领域专业性问题和时效性问题的有效性。
系统设计三个模块，整体设计如图1.4所示，分别是数据处理模块、专业领域知识库构建模块
以及Chatbot构建模块。数据处理模块主要包括对电力LCA这个特定领域的英文文献进行选择和初
步处理，而后将有关数据全部转化成结构化数据。知识库构建模块主要是将数据向量化并构建向量
知识库。Chatbot构建分为功能部分和前端部分，功能包括OpenAI基座的调用、知识库检索、在
线检索；前端部分为web可视化以及UI设计。
第一章作为本论文的引言部分，主要围绕研究背景、研究目的与意义、研究内容与方法以及系
统设计进行了全面的阐述。首先，本章通过详细阐述当前大模型技术在内容解析领域的背景，指出
了电力行业生命周期评价的重要性，并强调了研究流程和研究方法。在这一基础上，本章进一步明
确了项目系统功能设计。综上所述，本章作为论文的引言部分，为整个研究提供了清晰的研究背
景、目的、意义、内容及方法概述，为后续章节的展开奠定了坚实的基础。
ChatGPT是由OpenAI发布的一种大语言模型，能够以问答的形式完成各类任务，包括接受文
字输入，理解自然语言，理解响应并模拟人类对话形式进行输出。再各个自然语言处理子任务具有
优异的表现。相比其他大语言模型拥有更丰富的知识，涵盖自然、社会科学、人文历史等多个领
域。ChatGPT在GPT3.5的基础上引入了RLHF（rercementlearningfromhumanfeedback）
技术，通过将人类的日常对话的语言习惯嵌入模型，并引入价值偏好，使得模型的输出满足人类的
意图。微调过程分为预训练、监督微调、设计奖励模型和反馈优化。桑基韬等人根据ChatGPT的对
话对象和定位将其应用分为四个层次：数据生成器、知识挖掘器、模型调度器和人机交互界面。在
多模态领域，VisualChatGPT、MM-ReAct和HuggingGPT让视觉模型与ChatGPT协同工作来完成视
觉和语音任务。
除此以外，许多类ChatGPT的大模型也同样在自然语言处理方面展示出来了较好的效果。
LLaMA是应该从7billion到65billion参数的语言模型，不需要求助于专有的数
知识抽取主要分为命名实体识别和关系抽取两方面。命名实体识别（NER）任务，旨在识别与
特定语义实体类型相关联的文本跨度。该任务最早于1991年由Rau等人提出。随着信息理解、人
工智能等领域的顶级会议对NER任务的评测，其定义逐渐细化和完善，并逐渐成为自然语言处理
（NLP）领域的重要组成部分。然而，不同领域对实体类型的定义存在差异，因此NER模型的构建
取决于特定领域任务需求，通常涵盖人物信息、地点信息和组织机构信息等。对于英语、法语、西
班牙语等外语文本，通常采用单词作为基本单位，因此基于这些语言的NER模型主要关注单词本身
的语义特征和上下文信息。然而，中文语料文本通常由字符构成，需要考虑字符的语义信息和词汇。
特征，同时引入其他表征信息来提升模型性能，如中文分词（CWS）、语义部分标签（POS）等外部
信息，因此构建中文命名实体识别（CNER）模型更为复杂。目前，NER任务的研究方法主要包括基
于词典和规则的方法、基于机器学习（ML）的方法以及基于深度学习（DL）的方法。
目前，联合实体和关系提取神经模型可分为参数共享和序列标注两种方式。然而，许多研究将
实体和关系的联合提取看作是序列标记问题。尽管如此，识别复杂的关系仍然是一个具有挑战性的
任务，需要进一步提高联合提取模型的性能。此外，大多数新兴的联合提取神经模型仅在英语基准
上进行了评估，其在其他语言或特定领域的有效性尚待验证。Google机器翻译团队提出了一种包
括自注意力机制和多头注意力机制的transformer结构。相较于循环神经网络（RNN）或卷积神经
网络（CNN），多头注意力机制具有许多吸引人的优点。在中文命名实体识别任务中，数据集中存在
大量非结构化文本，因此需要从多个角度和多层次来提取文本本身的更多特征。近年来，多头注意
力机制在命名实体识别任务中得到了广泛应用。例如，Li等人采用了基于自注意力机制的深度学
习模型，而Yin等人则提出了一种名为ARCCNER的模型，该模型利用CNN网络学习中文激进特征并
使用自我注意机制自动获取权重。尽管字符特征得到了增强，但激进级别的特征仍然难以获取，这
不仅耗费成本，而且模型性能提升有限，尚未解决BiLSTM网络中的信息遗忘问题。
而基于大模型的知识抽取，流程如图2.1所示，是指利用具有数千万甚至数亿参数的深度学习
模型来进行知识抽取的过程。这种大模型通常基于深度学习原理，通过利用大量的数据和计算资源
来训练具有大量参数的神经网络模型，以在各种任务中取得最佳表现。
在知识抽取的场景中，大模型可以通过对大量非结构化文本的学习，自动识别和提取出其中的
结构化信息，如语义信息丰富的标签、短语等。这种过程可以通过识别、理解、筛选和格