BIM-GPT: a Prompt-Based Virtual Assistant Framework for BIM Information Retrieval

要約

タイトル：BIM-GPT：BIM情報の検索のためのプロンプトベースの仮想アシスタントフレームワーク

要約：

– 建物情報モデル（BIM）からの効率的な情報検索(IR)は、BIMの深い知識が必要であるか、自動化のための広範なエンジニアリング努力が必要であることから、重大な課題を提起している。
– BIMと生成前トレーニング変換器（GPT）技術を統合したプロンプトベースの仮想アシスタント（VA）フレームワークであるBIM-GPTを紹介し、NLベースのIRをサポートする。プロンプトマネージャーとダイナミックテンプレートは、GPTモデルのためのプロンプトを生成し、NLクエリの解釈、検索情報の要約、BIM関連の質問に答えることを可能にする。
– BIM IRデータセットのテストでは、プロンプトにデータを統合しない場合でも、83.5％の精度率を達成し、2％のデータを含めた場合は99.5％の精度率を達成した。
– さらに、BIM-GPTの機能性を確認するために、病院の建物に対するVAプロトタイプを構築し、検証した。
– この研究は、建設業界におけるBIM IRの効果的で多目的なVAの開発に貢献し、BIMのアクセス性を大幅に向上させ、NLクエリの処理に必要なエンジニアリング努力やトレーニングデータ要件を削減する。

要約(オリジナル)

Efficient information retrieval (IR) from building information models (BIMs) poses significant challenges due to the necessity for deep BIM knowledge or extensive engineering efforts for automation. We introduce BIM-GPT, a prompt-based virtual assistant (VA) framework integrating BIM and generative pre-trained transformer (GPT) technologies to support NL-based IR. A prompt manager and dynamic template generate prompts for GPT models, enabling interpretation of NL queries, summarization of retrieved information, and answering BIM-related questions. In tests on a BIM IR dataset, our approach achieved 83.5% and 99.5% accuracy rates for classifying NL queries with no data and 2% data incorporated in prompts, respectively. Additionally, we validated the functionality of BIM-GPT through a VA prototype for a hospital building. This research contributes to the development of effective and versatile VAs for BIM IR in the construction industry, significantly enhancing BIM accessibility and reducing engineering efforts and training data requirements for processing NL queries.

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提供元, 利用サービス

arxiv.jp, OpenAI