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本專案應用了大語言模型（LLm）解析和處理電力生命週期評估（LcA）領域的英文文獻。專案
的主要成果包括建立了一個結構化的向量知識庫，利用 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
技術和 Embedding ApI，提升了資訊檢索的準確性和效率。透過 chatbot 模式的實際測試，驗證了
模型在實際應用中的有效性。此外，透過使用者反饋，對模型和知識庫進行最佳化，顯著提高了回答問
題的精準度和系統的響應速度。
專案實施過程面臨了不少挑戰。首先是資料的採集和預處理工作量巨大，尤其是在電力 LcA 這
樣一個專業和技術性極強的領域。將大量的非結構化資料轉化為高質量的結構化資料，需要大量的
人力和精確的技術處理。此外，知識向量庫的構建和最佳化是一個持續的過程，如何精確地匹配使用者
的查詢和知識庫中的資料，需要不斷調整和測試。效能最佳化同樣是一個重點和難點，尤其是如何平
衡回答的準確性和響應時間，以及如何處理模型對複雜查詢的理解和回答。
在提高電力 LcA 資料處理和分析的自動化和智慧化水平方面，大語言模型顯示了巨大的潛力。
展望未來，這一技術的應用前景非常廣闊。在電力 LcA 領域，隨著更多高質量資料的融入和模型算
法的持續最佳化，這些模型可以提供更深入的分析和預測，幫助政策制定者和企業更好地理解和決策
相關環境和經濟問題。
除了電力 LcA 領域外，大語言模型的擴充套件應用還可以覆蓋更多其他領域。例如，在醫療、法
律、教育等領域，透過類似的技術構建專業的知識向量庫和使用 RAG 技術，可以極大地提高資訊處
理的效率和質量，幫助專業人員快速獲取和利用大量資料，提升決策的科學性和準確性。此外，隨
著技術的進步和應用的深入，未來還可能開發出更智慧的互動模式，如更自然的語言理解和生成，
使得與機器的互動更加流暢自然，大大提升使用者體驗。
行文至此，落筆為終，關於人生的命題，這四年給了我太多答案。
這場四年為期的旅途算不上堅定，甚至還沒有明確的目的地，但也稱得上驚喜與遺憾同路。轉
瞬之間，的風吹過了幾個盛夏。學二門口永遠認不出我的閘機，每逢上下課人滿為患的一教，
圖書館五樓老位置看過的數次朝陽與黃昏，甚至食堂香噴噴的肥腸面還歷歷在目，卻迅速化成一句
處處句讀，淪為終章。年輪輕轉，夏去秋來，時間翩然而過，太行路的學三依舊認不出我，一年不
到的時間雖是短暫，但更為生動。更為肆意的宿舍生活，更加遼闊的校園，更嚴峻的壓力，林林總
總，太行路的槐序還未來得及探索，這場青春的故事就要謝幕了。
以前總以為大學生活絢麗多彩，未來前途可期，但生活不如意十之八九，沒考上的研究生，還
沒申下來的學校，一地雞毛的春招，甚至是還沒出成績的事業編，不知從何時開始，望著如上這
些，漸漸沉默不語。時間一直在走，我也沒留住什麼。但其實，自己的這出戏，我們每個人都是獨
一無二的主角。
衷心感謝我的論文指導老師老師的幫助，師者如光，微以致遠，是她從一開始的選題研
究到論文框架到最後的內在邏輯都為我精細修改，回贈我耐心與溫柔，在我詞不達意的文稿中附上
