感裡。感謝，她肆意張揚，恰是我性格的相反面，很幸

運能隨她一起體驗生活的別樣美好。感謝，我與她性格相仿，愛好相似，如果用言語形容，

那一定是投緣，與她一起，真的很快樂。最後也感謝，她直爽的性格教會了我很多對待事物

的道理。

感謝我親愛的朋友們，祝願大家在以後不能時常見到的時光裡，萬事勝意，身體健康，開開心

心，廣闊的世界大門終會為我們而敞開。關於友情，你們就是最好的答案。

在我即將 23 歲的這一年，坦然地接受了自己平凡而普通的生活，接受了不完美的自己，不再

計較以前患得患失的東西，花開花謝自有時。

順其自然，隨遇而安，願將來勝過往。

謹以此篇，獻給我過往四年的青春。

在內容解析方面選擇大語言模型進行研究的原因如下。首先，大語言模型在處理大量、複雜的

資訊方面具有顯著優勢，特別是對於電力行業這種涉及眾多因素和技術領域的行業。電力行業的

LcA 研究通常涵蓋能源生產、傳輸、分配和消費等多個環節，涉及的技術、政策、環境和社會因素

眾多。大語言模型能夠高效地處理這些複雜資訊，提取關鍵資訊，為研究者提供更為全面和深入的

分析視角。其次，大語言模型能夠輔助研究者進行文獻綜述和趨勢分析。透過對大量 LcA 英文文獻

的解析，模型可以幫助研究者快速識別電力行業的主要研究熱點、技術發展趨勢以及存在的問題和

挑戰。這有助於研究者更準確地把握研究前沿，為後續的研究工作提供指導。此外，大語言模型還

可以用於挖掘電力行業 LcA 研究中的潛在創新點。透過對文獻內容的深度解析，模型可以發現不同的

研究領域之間的交叉點和新興議題，為研究者提供新的研究思路和方法。這有助於推動電力行業

LcA 研究的創新發展，為行業的可持續發展提供有力支援。最後，大語言模型的應用也有助於提升

電力行業 LcA 研究的效率和質量。透過自動化處理和解析文獻內容，模型可以減輕研究者的工作負

擔，提高研究效率。同時，由於模型能夠處理大量的文獻資料，因此也能夠提供更加準確和全面的

分析結果，為政策制定和實踐應用提供更為可靠的依據。

關注電力行業生命週期評價（LcA）的重要性在於其對環境和資源影響的全面評估，這種評價

具有複雜性、關聯性和動態性。透過 LcA，可以識別影響源和熱點，為環境政策、管理措施和產品

設計提供科學依據，推動電力行業向著更加環保和可持續的方向發展。同時，LcA 結果也能引導政

府制定能源政策和支援環保技術發展，增強企業和消費者對可持續發展的意識，促進清潔能源轉型。

和技術創新。與此同時，採用 RAG 方法進行任務管理能夠提高任務透明度、生產效率、促進風險管