論文の概要: Towards a copilot in BIM authoring tool using a large language model-based agent for intelligent human-machine interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16903v1
- Date: Sun, 2 Jun 2024 17:47:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 06:41:31.121360
- Title: Towards a copilot in BIM authoring tool using a large language model-based agent for intelligent human-machine interaction
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルに基づく知的機械相互作用エージェントを用いたBIMオーサリングツールの協調運用に向けて
- Authors: Changyu Du, Stavros Nousias, André Borrmann,
- Abstract要約: デザイナーは、しばしばよりインテリジェントで軽量な方法でソフトウェアと対話しようとします。
本稿では,BIMオーサリングツールにおいて,協調動作として機能する自律エージェントフレームワークを提案する。
BIMオーサリングソフトウェアであるVectorworksのケーススタディでは,提案したフレームワークをシームレスに統合するソフトウェアプロトタイプを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Facing increasingly complex BIM authoring software and the accompanying expensive learning costs, designers often seek to interact with the software in a more intelligent and lightweight manner. They aim to automate modeling workflows, avoiding obstacles and difficulties caused by software usage, thereby focusing on the design process itself. To address this issue, we proposed an LLM-based autonomous agent framework that can function as a copilot in the BIM authoring tool, answering software usage questions, understanding the user's design intentions from natural language, and autonomously executing modeling tasks by invoking the appropriate tools. In a case study based on the BIM authoring software Vectorworks, we implemented a software prototype to integrate the proposed framework seamlessly into the BIM authoring scenario. We evaluated the planning and reasoning capabilities of different LLMs within this framework when faced with complex instructions. Our work demonstrates the significant potential of LLM-based agents in design automation and intelligent interaction.
- Abstract（参考訳）: ますます複雑なBIMオーサリングソフトウェアと、それに伴う高価な学習コストに直面しているデザイナは、よりインテリジェントで軽量な方法でソフトウェアと対話しようとすることが多い。
彼らはモデリングワークフローを自動化し、ソフトウェアの使用による障害や困難を回避し、設計プロセス自体に集中することを目指している。
この問題に対処するため,我々は,BIMオーサリングツールの副産物として機能し,ソフトウェア使用に関する質問に回答し,自然言語からユーザの設計意図を理解し,適切なツールを呼び出してモデリングタスクを自律的に実行する,LLMベースの自律エージェントフレームワークを提案する。
BIMオーサリングソフトウェアであるVectorworksのケーススタディでは,提案したフレームワークをBIMオーサリングシナリオにシームレスに統合するソフトウェアプロトタイプを実装した。
我々は,複雑な命令に直面した場合,このフレームワーク内で異なるLLMの計画と推論能力を評価した。
我々の研究は、設計自動化と知的相互作用におけるLLMベースのエージェントの有意義な可能性を実証している。
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