論文の概要: Large model retrieval enhancement framework for construction site risk identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.02073v2
• Date: Sat, 08 Nov 2025 17:17:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 14:56:00.0391
• Title: Large model retrieval enhancement framework for construction site risk identification
• Title（参考訳）: 建設現場のリスク識別のための大規模モデル検索強化フレームワーク
• Authors: Jiawei Li, Chengye Yang, Yaochen Zhang, Weilin Sun, Lei Meng, Xiangxu Meng,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を微調整を必要とせずに拡張する検索拡張フレームワークを提案する。 提案手法は外部知識を統合し,プロンプトチューニングにより類似事例を検索する。 実地データに基づいて評価した結果,GLM-4Vの精度は50%に向上し,ベースラインよりも35.49%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.937158723906876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study addresses construction site hazard identification by proposing a retrieval-augmented framework that enhances large language models (LLMs) without requiring fine-tuning. Current LLM-based approaches face limitations: image-text matching struggles with complex hazards, while instruction tuning lacks generalization and is resource-intensive. Our method dynamically integrates external knowledge and retrieved similar cases via prompt tuning, overcoming LLMs' limitations in domain knowledge and feature correlation. The framework comprises a case database, an image retrieval module, and an LLM-based reasoning module. Evaluated on real-site data, our approach boosted GLM-4V's accuracy to 50%, a 35.49% improvement over baselines, with consistent gains across hazard types. Ablation studies validated the effectiveness of our image retrieval strategy, showing the superiority of our LPIPS- and CLIP-based method. The proposed technique significantly improves identification accuracy and contextual understanding, demonstrating strong generalization and offering a practical path for intelligent safety risk detection in construction.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を微調整を必要とせずに拡張する検索フレームワークを提案することにより,建設現場のハザード識別に対処する。 イメージテキストマッチングは複雑なハザードに悩まされる一方、命令チューニングは一般化に欠け、リソース集約である。 提案手法は,外部知識を動的に統合し,プロンプトチューニング,LLMのドメイン知識と特徴相関の限界を克服し,類似事例を検索する。 本フレームワークは、ケースデータベース、画像検索モジュール、LLMベースの推論モジュールを含む。 実地データに基づいて評価した結果,GLM-4Vの精度は50%に向上し,ベースラインよりも35.49%向上した。 画像検索手法の有効性を検証し,LPIPS法とCLIP法を併用した手法の有効性を示した。 提案手法は, 識別精度とコンテキスト理解を著しく向上させ, 強力な一般化を実証し, 建設におけるインテリジェントな安全リスク検出のための実践的経路を提供する。

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