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Large Language Models for Structured Information Processing in Construction and Facility Management
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OA
AI
DOI：10.3390/electronics14204106.png)
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摘要
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本研究考察了结构化信息的整合如何影响大型语言模型（LLMs）在设施管理领域的性能。研究旨在确定诸如维护计划、房间信息和资产清单等结构化数据能在多大程度上提高LLM生成响应的准确性、正确性和上下文相关性。我们重点关注涉及建筑信息数据库功能调用的场景。开发了三个用例，以反映不同组合的结构化与非结构化输入和输出。研究遵循设计科学方法论，并包括一个模块化测试原型的实现，采用Gemini、Llama、Qwen和Mistral等不同LLMs进行实证实验。评估流程包括三个步骤：用户查询翻译（自然语言转换为SQL）、查询执行和最终响应（将SQL查询结果转换为自然语言）。评估基于定义的标准，如SQL执行有效性、语义正确性、上下文相关性和幻觉率。研究发现，涉及功能调用的用例大多成功。当提供模式信息时，执行有效性最高提升了67%。
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对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
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Building information modeling for facilities management: A literature review and future research directions面向设施管理的建筑信息模型: 文献综述与未来研究方向OAAI
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