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AI+青年=?中联西北院这样解答!


  在深入学习贯彻党的二十届四中全会精神,奋力推进中国式现代化的新征程上,中联西北院青年工程师团队正以蓬勃的创造力,积极投身人工智能技术的应用创新浪潮。他们紧跟国家战略布局,将个人才智融入企业发展,在专业领域上大胆探索、勇于实践,涌现出一批具有代表性的创新成果,展现了新时代青年科技人才勇担使命、敢为人先的精神风貌。
  为集中展示来自青年团队的智慧与力量,我们推出【青年+AI=?中联西北院这样解答!】专题报道,将持续聚焦中联西北院在AI技术应用落地中创新成果。本期一起深入了解“基于语言大模型+勘察设计规范的RAG应用与开发”的创新思路与探索实践。

直击现实痛点・破解应用难题

  人工查阅低效易错:工程师手动查阅海量设计规范,过程繁琐耗时,且极易因疏忽遗漏关键条款,影响设计质量与安全。

  大模型存在幻觉风险:通用大模型在回答专业问题时可能会出现凭空捏造或混淆规范内容,其固有的“幻觉”问题无法满足工程设计对准确性的严苛要求。

  领域知识更新滞后:大模型知识库存在盲区与滞后性,无法涵盖最新、特别是受限访问的专业规范,导致其无法精准回答相关问题。

  答案缺乏权威溯源:通用模型生成答案如同“黑箱”,无法提供具体条文出处,而RAG技术能精确定位规范依据,确保结果可验证、可追溯。

深耕技术创新・突破关键瓶颈

  创建了面向规范文本的“语义精准切片”与“术语增强混合检索”技术。本项目突破了通用模型对专业文本处理粗放的局限,通过按条文编号进行语义边界切片,并结合专业术语元数据,构建了高质量向量知识库。创新性地探索语义与关键词混合检索策略,有效解决了复杂专业查询中的“语义漂移”难题,实现了从海量规范中精准定位目标条文的技术突破。

  构建了“强约束生成与结构化输出”的可控生成框架,从根本上保障了答案的忠实性与可溯性。本项目通过精心设计的系统提示词与结构化输出模板,将大模型的生成行为严格约束在检索到的规范上下文之内,强制其在答案中准确标注引用来源。这一技术机制有效遏制“幻觉”现象出现,实现生成结果的100%可溯源,将系统从“信息提供者”升级为“依据可查的可靠助手”,奠定了AI在高风险设计领域中应用的可信基础。

拓展多元场景・赋能实战应用

  当一名结构工程师,首次接触湿陷性黄土项目时,他可能会有以下疑问:自重湿陷性黄土是什么?它与非自重湿陷性黄土有什么区别?两者在地基处理上有什么不同?

  对此,工程师无需手动翻阅规范,只需在本系统对话框中先后输入自然语言问题。软件自动根据问题从向量化的规范知识库中精准检索涉及该问题的规范条款,并连同问题提交给语言大模型,语言大模型结合规范条件和问题按照强约束生成简洁、准确的答案。

  在结果展示中不仅给出了答案,还附上了规范编号、规范名称及条款。同时,软件还支持多轮对话。

  此软件不仅极大提升了工作效率,更重要的是,系统提供的每一个结论都有据可查,有效避免了因人工疏漏或模型“幻觉”导致的回答偏差,为设计质量与安全提供了可靠的智能辅助。

赋能企业发展・助力行业升级

  本项目将助力公司在掌握语言大模型方面的高阶应用。通过将资深工程师的经验与智能系统结合,能大幅提升设计效率、降低人为差错率,实现降本增效,并形成可在行业内推广的标准化解决方案。

  对行业而言,本项目为勘察设计行业的数字化转型提供了关键实践。它旨在将工程师从繁琐的资料查阅中解放出来,聚焦于创新性设计工作,并通过提供可溯源的权威依据,从根本上提升设计成果的质量与可靠性,推动行业向智能化、标准化迈进。

  目前,项目已完成建筑和结构专业的核心规范库向量化,后期将不断拓展至岩土、暖通、电力等其它专业,助力公司和行业的高质量发展。

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