論文の概要: BIM-GPT: a Prompt-Based Virtual Assistant Framework for BIM Information Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09333v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 22:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:07:40.689196
• Title: BIM-GPT: a Prompt-Based Virtual Assistant Framework for BIM Information Retrieval
• Title（参考訳）: BIM-GPT:BIM情報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
• Authors: Junwen Zheng, Martin Fischer
• Abstract要約: 我々は,BIMと生成事前学習トランスフォーマ(GPT)技術を統合し,NLベースのIRをサポートする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を紹介する。 プロンプトマネージャと動的テンプレートは、GPTモデルのプロンプトを生成し、NLクエリの解釈、検索された情報の要約、BIM関連の質問に答える。 BIM IRデータセット上でのテストでは,NLクエリをデータ無しで分類するための精度が83.5%,精度が99.5%,プロンプトが2%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8339831319589134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: ビル情報モデル(BIM)からの効率的な情報検索(IR)は、深いBIM知識や自動化のための広範なエンジニアリング努力を必要とするため、大きな課題となる。 我々は,BIMと生成事前学習トランスフォーマ(GPT)技術を統合し,NLベースのIRをサポートする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を紹介する。 プロンプトマネージャと動的テンプレートは、GPTモデルのプロンプトを生成し、NLクエリの解釈、検索された情報の要約、BIM関連の質問に答える。 BIM IRデータセット上でのテストでは,NLクエリをデータ無しで分類するための精度が83.5%,精度が99.5%,プロンプトが2%であった。 さらに,病院ビルのVAプロトタイプを用いて,BIM-GPTの機能を検証した。 本研究は,建設業界におけるBIM IRの有効かつ汎用的なVAの開発に寄与し,BIMアクセシビリティを著しく向上し,エンジニアリングの労力を削減し,NLクエリ処理のためのデータ要求のトレーニングに寄与する。

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