本研究探讨了通过精细调整大型语言模型（LLMs）来自动化系统性文献综述（SLRs），结合AI与学术研究方法。使用开源LLMs和最新调整技术，实现高效SLR过程，确保响应的准确性，并符合PRISMA标准。研究提出了追踪信息来源的机制，展示了LLMs在简化文献综述中的潜力，并建议更新PRISMA指南以整合AI驱动的过程。