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大语言模型的空白。其次是采用RAG技术，将知识库，联网与大语言模型相结合，增强了大语言模型在特定领域的可信度和实用性。最后就是本次研究虽然是针对电力LCA领域，但其背后的构架适用于各个领域，构建了一个完整的体系，可以进行修改，全方面的辅助大语言模型，应用广泛。以下就是我的全部研究内容请各位老师批评指正。
研究意义大语言模型处理论文具有重要的理论意义，一方面促进了语言理解与生成研究，推动了对语言模型和语言生成算法的深入探索；另一方面，通过学习大量的论文文本，大语言模型有助于优化文本表示学习方法，提高文本特征的抽象能力和表示效果，促进文本分类、聚类和生成等任务的发展。此外，大规模论文解析还可实现领域专业化和知识深度挖掘，帮助模型更好地理解和应用特定领域的知识，并为知识图谱的构建提供数据基础。最重要的是，大语言模型处理论文能够跟踪学术研究的进展和趋势，识别学术领域的研究热点和前沿问题，为学术研究者和决策者提供科研方向和决策支持。这些理论意义上的贡献，将推动自然语言处理、文本表示学习、领域专业化、知识图谱构建和学术研究进展跟踪等领域的发展。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，
