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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
