論文の概要: Text2BIM: Generating Building Models Using a Large Language Model-based Multi-Agent Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08054v2
• Date: Fri, 11 Jul 2025 14:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.048606
• Title: Text2BIM: Generating Building Models Using a Large Language Model-based Multi-Agent Framework
• Title（参考訳）: Text2BIM: 大規模言語モデルに基づくマルチエージェントフレームワークによる構築モデルの生成
• Authors: Changyu Du, Sebastian Esser, Stavros Nousias, André Borrmann,
• Abstract要約: Text2 BIMフレームワークは、自然言語命令から3Dビルディングモデルを生成する。 ルールベースのモデルチェッカーがエージェントワークフローに導入され、LLMエージェントの問題解決をガイドする。 このフレームワークは、高品質で構造的に合理的なビルディングモデルを効果的に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The conventional BIM authoring process typically requires designers to master complex and tedious modeling commands in order to materialize their design intentions within BIM authoring tools. This additional cognitive burden complicates the design process and hinders the adoption of BIM and model-based design in the AEC (Architecture, Engineering, and Construction) industry. To facilitate the expression of design intentions more intuitively, we propose Text2BIM, an LLM-based multi-agent framework that can generate 3D building models from natural language instructions. This framework orchestrates multiple LLM agents to collaborate and reason, transforming textual user input into imperative code that invokes the BIM authoring tool's APIs, thereby generating editable BIM models with internal layouts, external envelopes, and semantic information directly in the software. Furthermore, a rule-based model checker is introduced into the agentic workflow, utilizing predefined domain knowledge to guide the LLM agents in resolving issues within the generated models and iteratively improving model quality. Extensive experiments were conducted to compare and analyze the performance of three different LLMs under the proposed framework. The evaluation results demonstrate that our approach can effectively generate high-quality, structurally rational building models that are aligned with the abstract concepts specified by user input. Finally, an interactive software prototype was developed to integrate the framework into the BIM authoring software Vectorworks, showcasing the potential of modeling by chatting. The code is available at: https://github.com/dcy0577/Text2BIM
• Abstract（参考訳）: 従来のBIMオーサリングプロセスでは、設計者はBIMオーサリングツール内で設計意図を具現化するために、複雑で退屈なモデリングコマンドをマスターする必要がある。 この追加の認知的負担は、設計プロセスを複雑化し、AEC(Architecture, Engineering, and Construction)産業におけるBIMとモデルベース設計の採用を妨げる。 より直感的な設計意図の表現を容易にするために,LLMベースのマルチエージェントフレームワークであるText2BIMを提案する。 BIMオーサリングツールのAPIを呼び出す命令コードに変換し、内部レイアウト、外部エンベロープ、セマンティック情報をソフトウェアから直接生成する。 さらに、ルールベースのモデルチェッカーがエージェントワークフローに導入され、事前に定義されたドメイン知識を利用して、LLMエージェントを誘導し、生成されたモデル内の問題を解決し、モデル品質を反復的に改善する。 提案手法に基づく3種類のLLMの性能比較と解析を行った。 評価結果は,ユーザ入力によって定義された抽象概念に整合した,高品質で構造的に合理的なビルディングモデルを効果的に生成できることを示す。 最後に、対話型ソフトウェアプロトタイプを開発し、BIMオーサリングソフトウェアであるVectorworksに統合し、チャットによるモデリングの可能性を示した。 コードは、https://github.com/dcy0577/Text2BIMで入手できる。

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