【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機輔助管理，尤其涉及一種基于大語言模型的bim審查方法。
技術介紹
1、bim(building?information?modeling，建筑信息模型)是建筑設計、施工和管理過程中的重要工具，其能夠集成建筑信息并在建筑全生命周期中實現建筑信息的更新和積累，從而為項目各參與方的決策提供數據支撐。為了保證bim中建筑信息的有效性，在bim交付前需要對其進行審查，現有的bim審查主要依靠人工進行，但是，人工審查需要耗費大量的時間和人力，且審查結果容易受主觀因素影響，準確性無法得到保障。
技術實現思路
1、本專利技術實施例的目的是提供一種基于大語言模型的bim審查方法，能夠采用大語言模型實現bim的自動審查，提高審查效率和準確性，以及減少對人力的消耗。
2、為實現上述目的，本專利技術實施例提供了一種基于大語言模型的bim審查方法，包括：
3、獲取目標建筑信息模型中的元素信息，并根據所述元素信息構建模型數據庫；
4、采用光學字符識別技術從目標cad圖紙中提取關鍵詞，并構建cad信息數據庫；其中，所述目標cad圖紙是與所述目標建筑信息模型對應的cad圖紙；
5、根據用戶輸入的審查指令構建提示詞，以根據所述提示詞指導大語言模型逐個執行各審查子任務；
6、其中，所述大語言模型在執行各所述審查子任務時，對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行關聯匹配，并輸出相應的審查結果。
7、作為上述方案的改進，所述獲取
8、調用所述目標建筑信息模型的revit文檔，并從所述revit文檔中讀取所有所述元素信息；
9、將各所述元素信息轉換為文本字符串；
10、采用嵌入模型將各所述文本字符串轉換為向量表示，并根據所述向量表示構建所述模型數據庫。
11、作為上述方案的改進，所述對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行關聯匹配，包括：
12、采用對比學習模型對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行相似性搜索，并輸出匹配結果，以用于生成所述審查結果。
13、作為上述方案的改進，所述采用對比學習模型對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行相似性搜索，包括：
14、采用編碼器將所述模型數據庫和所述cad信息數據庫中的數據分別轉換為向量，并根據對應向量間的余弦值進行相似性判斷。
15、作為上述方案的改進，所述對比學習模型預先采用以下損失函數進行訓練：
16、
17、其中，l表示損失函數；si,j表示第i個數據和第j個數據的余弦相似性；τ表示溫度系數；n表示數據總數；e表示自然常數；log表示對數函數。
18、作為上述方案的改進，所述文本字符串的格式是markdown格式、字符分隔值格式或json格式中的一種。
19、作為上述方案的改進，所述元素信息包括元素的類型、名稱、尺寸和位置，所述元素是建筑結構。
20、作為上述方案的改進，所述大語言模型在執行各所述審查子任務后，還將各所述審查子任務的所述審查結果進行匯總，生成審查報告。
21、作為上述方案的改進，在所述將各所述審查子任務的所述審查結果進行匯總之后，在所述生成審查報告之前，還包括：
22、評估各所述審查子任務的所述審查結果的準確率；
23、挑選出準確率不滿足預設要求的審查子任務并為其構建新的提示詞；
24、采用所述新的提示詞指導所述大語言模型重新執行所述準確率不滿足預設要求的審查子任務。
25、作為上述方案的改進，在所述采用所述新的提示詞指導所述大語言模型重新執行所述準確率不滿足預設要求的審查子任務之前，還包括重新構建所述模型數據庫和/或cad信息數據庫。
26、與現有技術相比，本專利技術實施例提供的基于大語言模型的bim審查方法，獲取目標建筑信息模型中的元素信息，并根據所述元素信息構建模型數據庫；采用光學字符識別技術從目標cad圖紙中提取關鍵詞，并構建cad信息數據庫；其中，所述目標cad圖紙是與所述目標建筑信息模型對應的cad圖紙；根據用戶輸入的審查指令構建提示詞，以根據所述提示詞指導大語言模型逐個執行各審查子任務；其中，所述大語言模型在執行各所述審查子任務時，對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行關聯匹配，并輸出相應的審查結果。與現有技術相比，本專利技術實施例采用大語言模型實現bim的自動審查，能夠提高審查效率和審查結果的準確性，并減少對人力的消耗。
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1.一種基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述獲取目標建筑信息模型中的元素信息，并根據所述元素信息構建模型數據庫，包括：
3.如權利要求1所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述對所述模型數據庫和所述CAD信息數據庫進行關聯匹配，包括：
4.如權利要求3所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述采用對比學習模型對所述模型數據庫和所述CAD信息數據庫進行相似性搜索，包括：
5.如權利要求3所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述對比學習模型預先采用以下損失函數進行訓練：
6.如權利要求2所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述文本字符串的格式是Markdown格式、字符分隔值格式或JSON格式中的一種。
7.如權利要求1所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，所述元素信息包括元素的類型、名稱、尺寸和位置，所述元素是建筑結構。
8.如權利要求1所述的基于大
9.如權利要求8所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，在所述將各所述審查子任務的所述審查結果進行匯總之后，在所述生成審查報告之前，還包括：
10.如權利要求9所述的基于大語言模型的BIM審查方法，其特征在于，在所述采用所述新的提示詞指導所述大語言模型重新執行所述準確率不滿足預設要求的審查子任務之前，還包括重新構建所述模型數據庫和/或CAD信息數據庫。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，所述獲取目標建筑信息模型中的元素信息，并根據所述元素信息構建模型數據庫，包括：
3.如權利要求1所述的基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，所述對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行關聯匹配，包括：
4.如權利要求3所述的基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，所述采用對比學習模型對所述模型數據庫和所述cad信息數據庫進行相似性搜索，包括：
5.如權利要求3所述的基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，所述對比學習模型預先采用以下損失函數進行訓練：
6.如權利要求2所述的基于大語言模型的bim審查方法，其特征在于，所述文本字符串的格式是markdow...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張卓群，趙春暉，李丹利，李沛潔，王浩，劉海波，榮經國，張濟勇，張蘇，張亞平，苑博，馬唯婧，高群策，于光澤，韓文軍，于高，
申請(專利權)人：國網經濟技術研究院有限公司，
類型：發明
國別省市：
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