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随着时代的发展，大语言模型的兴起日益成为一种主流趋势。截至目前，大语言模型的应用也是遍布各个领域，为我们生活提供诸多便利。但对于目前所提到的比较成熟的大语言模型是面对通用的场景，还没有应用到BIM里边去实现针对某一个特定的建筑物信息模型的智能问答。因此，要建立大语言模型和BIM的相关数据的对接，来实现一个最终面向BIM的智能问答方式，更有效地提取建筑物的基本信息，更有效地对建筑信息模型进行管理运维。
本研究旨在探讨基于大语言模型的BIM（BuildingInformation Modeling）模型智能问答系统的研究和应用。通过利用先进的语言模型，如LLAMA2，我们构建了一个能够理解和回答关于BIM模型的各种问题的智能问答系统。该系统旨在实现大语言模型和建筑信息模型的数据对接，对BIM进行深层次运维和管理。
通过研究发现，基于大语言模型的BIM模型智能问答系统在准确性和语义理解能力方面表现出色。系统能够准确回答各种类型的问题，并具有良好的交互体验。此外，系统还展现出一定的扩展性和定制性，可以根据用户需求进行调整和优化。
本次研究通过使用LLAMA2大模型，进行与BIM相关数据的智能问答实现。在此期间，编写相关程序进行大模型的运行，通过运用Docker容器承载大模型的信息，建立可视化Open-webui界面，在此界面上便可以通过传输相关BIM数据文档，进而来生成对于知识库的智能问答界面。
关键词：大模型；BIM；LLAMA2；智能问答；界面
大语言模型的发展在近年来可谓是十分迅速，其在各个领域都有着十分广泛的应用。（例如：文献的阅读与翻译，回答实际问题，医疗，教育领域等。）大语言模型本质是一种基于人工智能相关技术的模型，它不但能够处理和生成自然语言文本，还可以进行逻辑的推理。这种模型利用构建神经网络，来理解和生成文本数据。大语言模型可以接收输入文本并生成相关的输出，具有出色的文本生成能力。通过在大规模数据集上进行训练，大语言模型能够学习语言的规则、语法的结构和语境，进而能够生成准确、流畅的文本。大型语言模型是深度学习的一个应用，尤其是在自然语言处理领域。进一步讲，大语言模型的目标是理解和生成人类语言。为了达到这个目的，大模型必须在大量的文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。大型语言模型常用于处理常见的语言任务，例如文本分类、问答、文档摘要、文本生成等一系列增删改查功能。
建筑信息建模型（BIM模型）是建筑物理结构的数字化表达，其主要功能是促进了不同参与者之间信息进行资源的共享，促进了数据在每个阶段的互联互通，并提高了建筑行业的效率，为全生命周期服务，做出决策。行业基础类（IFC）使用Express语言定义建筑产品模型，为大多数建筑产品模型提供定义和描述。IFC作为开放数据标准，有助于解决不同BIM系统之间的问题，不受特定软件或平台的限制，使其成为当前BIM系统发展的主要技术标准。
BIM包括模型和数据两个特性。在模型方面看，BIM是建筑物理结构的数字镜像，创造了一个与物理空间等效的虚拟空间，实现更加逼真和引人入胜的虚拟现实体验。而从数据角度看，BIM是基础数据资产，在建筑工业化和智慧城市领域发挥着核心作用，随着社会数字化的推进，它变得越来越重要。BIM的价值不仅局限于建筑领域，还在非建筑领域具有重要的发展潜力，例如在火灾及紧急情况响应、城市设施管理、休闲娱乐场所等各个领域。
截至目前，我们讲通用大模型，目前的大语言模型都是面对一些通用的场景，但没有应用到BIM里边去实现针对某一类特定的模型实现智能问答。本次研究将通过建立起大语言模型和BIM模型之间的联系，来实现面向BIM的智能问答方式，进一步来提取建筑物内部的相关基本信息，进行设施的管理维护，以及相关性能的优化，做出复杂的推理。
目前，科学家对于大规模语言模型的研究揭示了各种机遇和挑战。大模型的出现和发展推动了自然语言处理技术的形成与延续，为各种应用技术提供强大的语言处理工具。研究人员不断提升大规模语言模型的性能和效率，增加计算资源的利用率，缩短训练时间，并探索保护用户数据隐私的方法。同时，他们注重如何通过将这些模型与强化学习和多模态学习等其他技术相结合，将模型拓展到各个领域。通过探讨大规模语言模型的运行原理和机制，努力阐明这些模型内部的功能方式。
通过研究改进模型的泛化能力的方法，使其在各种场景中表现出优越的性能。此外，研究人员致力于解决大规模语言模型中存在的偏见和公平性问题，确保模型输出对所有用户都是公平准确的。
此外，对大规模语言模型的研究还涉及可解释性的问题。研究人员寻求解释这些模型决策过程的方法，旨在增强用户对模型输出信息的赞同。致力研究提高模型可解释性的方法，使用户更好地理解模型的工作原理和输出结果。此外，大语言模型在医疗、军事、教育、金融等领域的应用也备受关注。研究人员正在探索如何将大语言模型应用于医学诊断、军事、金融风险测评、教育智能化等领域，为这些领域带来更多智能化和高效的解决方案。同时解决应用中的挑战和难题，确保大语言模型在实际场景中能够发挥最佳效果。
综上所述，大语言模型的研究现状十分可观，研究人员在不断努力改进模型性能、探索新的应用领域，并解决模型所面临的挑战和问题。随着技术的进步和研究的深入，大语言模型将继续发挥重要作用，并为人工智能技术的发展带来新的机遇。
建筑信息模型技术（BIM技术）在建筑、工程和施工行业中变得越来越流行。BIM是建筑或基础设施的物理和功能特征的数字表示，可以创建一个虚拟模型，用于规划、设计、施工和管理建筑和基础设施项目。BIM技术的现状正在迅速发展，不断有新的进展和创新，以改善其功能和可用性，在生活中发挥着重要作用。
目前BIM技术在一些关键环节都起到十分重要的作用。例如：建筑方面及设计方面促进项目各利益相关者之间的协作；提供建筑设计的三维可视化，有助于所有利益相关者更好地理解和可视化项目；BIM技术实现了冲突检测，有助于在施工开始之前识别和解决不同建筑系统和组件之间的冲突；分析建筑设计的环境影响，包括能源消耗、材料使用和碳排放；创建建筑的数字孪生体，达到设施管理和维护目的。除此之外，BIM技术越来越多地与其他技术集成，例如虚拟现实（VR）和增强现实（AR），以增强设计和施工过程。VR和AR可用于为利益相关者提供沉浸式体验，使人们能够以更直观的方式可视化和与建筑设计进行交互。
随着时代的发展，BIM技术正成为建筑设计和施工项目的必备工具。随着技术的不断进步，我们可以期待在未来BIM技术中看到更多的创新和增强。
1.1 研究思路与预期结果
要想建立大语言模型和BIM的数据对接，首先要选取适合建筑物信息模型的大语言模型，通过前期的材料整理，确定选取LLAMA2大模型。下一步进行本地部署，通过编写相关程序，启动大语言模型，同时要在Revit上边建立相应的模型，并提取相应的信息，调出文档，供大模型读取，实现智能化问答，从而建立起二者的对接。
预期结果如下图1-3-1所示
2024年05月31日 08点05分
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本研究旨在探讨基于大语言模型的BIM（BuildingInformation Modeling）模型智能问答系统的研究和应用。通过利用先进的语言模型，如LLAMA2，我们构建了一个能够理解和回答关于BIM模型的各种问题的智能问答系统。该系统旨在实现大语言模型和建筑信息模型的数据对接，对BIM进行深层次运维和管理。
通过研究发现，基于大语言模型的BIM模型智能问答系统在准确性和语义理解能力方面表现出色。系统能够准确回答各种类型的问题，并具有良好的交互体验。此外，系统还展现出一定的扩展性和定制性，可以根据用户需求进行调整和优化。
本次研究通过使用LLAMA2大模型，进行与BIM相关数据的智能问答实现。在此期间，编写相关程序进行大模型的运行，通过运用Docker容器承载大模型的信息，建立可视化Open-webui界面，在此界面上便可以通过传输相关BIM数据文档，进而来生成对于知识库的智能问答界面。
关键词：大模型；BIM；LLAMA2；智能问答；界面
大语言模型的发展在近年来可谓是十分迅速，其在各个领域都有着十分广泛的应用。（例如：文献的阅读与翻译，回答实际问题，医疗，教育领域等。）大语言模型本质是一种基于人工智能相关技术的模型，它不但能够处理和生成自然语言文本，还可以进行逻辑的推理。这种模型利用构建神经网络，来理解和生成文本数据。大语言模型可以接收输入文本并生成相关的输出，具有出色的文本生成能力。通过在大规模数据集上进行训练，大语言模型能够学习语言的规则、语法的结构和语境，进而能够生成准确、流畅的文本。大型语言模型是深度学习的一个应用，尤其是在自然语言处理领域。进一步讲，大语言模型的目标是理解和生成人类语言。为了达到这个目的，大模型必须在大量的文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。大型语言模型常用于处理常见的语言任务，例如文本分类、问答、文档摘要、文本生成等一系列增删改查功能。
建筑信息建模型（BIM模型）是建筑物理结构的数字化表达，其主要功能是促进了不同参与者之间信息进行资源的共享，促进了数据在每个阶段的互联互通，并提高了建筑行业的效率，为全生命周期服务，做出决策。行业基础类（IFC）使用Express语言定义建筑产品模型，为大多数建筑产品模型提供定义和描述。IFC作为开放数据标准，有助于解决不同BIM系统之间的问题，不受特定软件或平台的限制，使其成为当前BIM系统发展的主要技术标准。
BIM包括模型和数据两个特性。在模型方面看，BIM是建筑物理结构的数字镜像，创造了一个与物理空间等效的虚拟空间，实现更加逼真和引人入胜的虚拟现实体验。而从数据角度看，BIM是基础数据资产，在建筑工业化和智慧城市领域发挥着核心作用，随着社会数字化的推进，它变得越来越重要。BIM的价值不仅局限于建筑领域，还在非建筑领域具有重要的发展潜力，例如在火灾及紧急情况响应、城市设施管理、休闲娱乐场所等各个领域。
截至目前，我们讲通用大模型，目前的大语言模型都是面对一些通用的场景，但没有应用到BIM里边去实现针对某一类特定的模型实现智能问答。本次研究将通过建立起大语言模型和BIM模型之间的联系，来实现面向BIM的智能问答方式，进一步来提取建筑物内部的相关基本信息，进行设施的管理维护，以及相关性能的优化，做出复杂的推理。
目前，科学家对于大规模语言模型的研究揭示了各种机遇和挑战。大模型的出现和发展推动了自然语言处理技术的形成与延续，为各种应用技术提供强大的语言处理工具。研究人员不断提升大规模语言模型的性能和效率，增加计算资源的利用率，缩短训练时间，并探索保护用户数据隐私的方法。同时，他们注重如何通过将这些模型与强化学习和多模态学习等其他技术相结合，将模型拓展到各个领域。通过探讨大规模语言模型的运行原理和机制，努力阐明这些模型内部的功能方式。
通过研究改进模型的泛化能力的方法，使其在各种场景中表现出优越的性能。此外，研究人员致力于解决大规模语言模型中存在的偏见和公平性问题，确保模型输出对所有用户都是公平准确的。
此外，对大规模语言模型的研究还涉及可解释性的问题。研究人员寻求解释这些模型决策过程的方法，旨在增强用户对模型输出信息的赞同。致力研究提高模型可解释性的方法，使用户更好地理解模型的工作原理和输出结果。此外，大语言模型在医疗、军事、教育、金融等领域的应用也备受关注。研究人员正在探索如何将大语言模型应用于医学诊断、军事、金融风险测评、教育智能化等领域，为这些领域带来更多智能化和高效的解决方案。同时解决应用中的挑战和难题，确保大语言模型在实际场景中能够发挥最佳效果。
综上所述，大语言模型的研究现状十分可观，研究人员在不断努力改进模型性能、探索新的应用领域，并解决模型所面临的挑战和问题。随着技术的进步和研究的深入，大语言模型将继续发挥重要作用，并为人工智能技术的发展带来新的机遇。
建筑信息模型技术（BIM技术）在建筑、工程和施工行业中变得越来越流行。BIM是建筑或基础设施的物理和功能特征的数字表示，可以创建一个虚拟模型，用于规划、设计、施工和管理建筑和基础设施项目。BIM技术的现状正在迅速发展，不断有新的进展和创新，以改善其功能和可用性，在生活中发挥着重要作用。
目前BIM技术在一些关键环节都起到十分重要的作用。例如：建筑方面及设计方面促进项目各利益相关者之间的协作；提供建筑设计的三维可视化，有助于所有利益相关者更好地理解和可视化项目；BIM技术实现了冲突检测，有助于在施工开始之前识别和解决不同建筑系统和组件之间的冲突；分析建筑设计的环境影响，包括能源消耗、材料使用和碳排放；创建建筑的数字孪生体，达到设施管理和维护目的。除此之外，BIM技术越来越多地与其他技术集成，例如虚拟现实（VR）和增强现实（AR），以增强设计和施工过程。VR和AR可用于为利益相关者提供沉浸式体验，使人们能够以更直观的方式可视化和与建筑设计进行交互。
随着时代的发展，BIM技术正成为建筑设计和施工项目的必备工具。随着技术的不断进步，我们可以期待在未来BIM技术中看到更多的创新和增强。
1.1 研究思路与预期结果
要想建立大语言模型和BIM的数据对接，首先要选取适合建筑物信息模型的大语言模型，通过前期的材料整理，确定选取LLAMA2大模型。下一步进行本地部署，通过编写相关程序，启动大语言模型，同时要在Revit上边建立相应的模型，并提取相应的信息，调出文档，供大模型读取，实现智能化问答，从而建立起二者的对接。
预期结果如下图1-3-1所示