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基于大语言模型的多智能体BIM AI系统：架构、路由与推理

By llmtrend #RAG

建筑、工程和建造（AEC）行业正经历着由人工智能带来的深刻变革。将大语言模型（LLMs）与建筑信息模型（BIM）数据相结合，为智能自动化开启了新的机遇。本文将深入探讨一个基于大语言模型的多智能体系统架构，该架构旨在高效处理与BIM相关的各类任务。该系统通过精巧的路由机制协调多个智能体，实现包括通用问答、检索增强生成（RAG）、网络搜索以及IFC文件解析等多种核心能力，最终提升BIM数据处理的智能化水平。

BIM数据复杂性与多智能体架构的必要性

BIM数据并非单一格式，而是涵盖了结构化文件、正式文档以及AEC行业相关的各种项目标准。这种复杂性意味着，一个单一的大语言模型难以胜任所有任务。它既要能够回答通用的知识性问题，又要能够处理需要结构化数据分析的上下文相关查询。因此，采用多智能体架构是必要的。

多智能体架构的核心思想是将复杂任务分解为多个子任务，并为每个子任务分配一个专门的智能体。每个智能体都基于大语言模型构建，并针对特定任务进行优化。这种模块化的设计不仅提高了系统的可维护性和可扩展性，还增强了结果的可信度。例如，一个智能体专门负责从BIM文件中提取建筑构件的数量，而另一个智能体则负责根据项目规范验证设计方案是否符合要求。通过这种分工合作，可以更有效地利用大语言模型的能力，并减少错误发生的可能性。

实际案例：一个大型建筑项目，涉及数千个建筑构件和数百份设计文档。如果使用单一的大语言模型来处理所有与BIM相关的问题，效率和准确性都难以保证。而采用多智能体架构，可以将任务分解为多个子任务，例如：

  • 构件信息提取智能体：负责从BIM文件中提取建筑构件的类型、数量、尺寸等信息。
  • 规范校验智能体：负责根据项目规范验证设计方案是否符合要求，例如，检查防火等级是否满足标准。
  • 问题解答智能体：负责回答用户提出的关于BIM模型的通用问题，例如，“这个建筑的层高是多少？”

通过这种分工合作，可以显著提高BIM数据处理的效率和准确性。

LLM-Router：查询路由的核心组件

为了使多智能体架构能够有效且可扩展地运行，一个关键组件至关重要：LLM-Router。LLM-Router 是一种轻量级的分类器，它能够将每个用户查询路由到最合适的智能体，从而确保响应的准确性、效率和上下文相关性。

LLM-Router 的核心功能是根据用户查询的意图，将其分类到不同的类别，例如：

  • 通用知识问答：例如，“什么是LOD？”
  • 检索增强生成（RAG）：例如，“IFC4中如何定义空间？”
  • 网络搜索：例如，“韩国从2025年开始强制执行BIM吗？”
  • IFC文件查询：例如，“这个模型中有多少扇窗户？”

根据查询的类别，LLM-Router 将其路由到相应的智能体进行处理。例如，如果查询是关于IFC文件中窗户数量的问题，LLM-Router 会将其路由到专门负责IFC文件查询的智能体。

数据: 假设一家建筑公司每天需要处理数百个关于BIM模型的问题。如果手动将这些问题分配给不同的专家，效率将非常低下。而使用 LLM-Router 可以自动将这些问题路由到相应的智能体，从而节省大量时间和人力成本。

轻量级模型在路由中的优势

LLM-Router 是在每个用户查询上触发的第一个智能体，因此速度和成本至关重要。与其调用重量级的大语言模型进行分类，不如对轻量级的模型进行微调。例如，可以使用 DistilBERT 或 KLUE/roberta-small 等模型。这些模型能够以毫秒级的速度对输入进行分类，可以在本地运行，并且只需少量标记的BIM相关样本即可实现高精度。

使用轻量级模型进行路由的主要优势包括：

  • 速度： 轻量级模型处理速度快，可以快速将查询路由到相应的智能体。
  • 成本： 轻量级模型的计算成本低，可以显著降低系统的运行成本。
  • 准确性： 经过微调的轻量级模型可以实现高精度的分类，确保查询被路由到最合适的智能体。

案例: 假设一个建筑师想要知道某个BIM模型中有多少扇窗户。如果使用 GPT-4 等大型模型进行路由，可能需要几秒钟的时间才能完成分类。而使用 DistilKoBERT 等轻量级模型，可以在几毫秒内完成分类，从而显著提高用户体验。

基于韩国语境的LLM-Router实现策略

为了适应本地语言环境，例如韩国，需要对 LLM-Router 进行定制。具体实现策略包括：

  1. 训练 LLM-Router： 使用带有标签的韩语 BIM 问题训练 LLM-Router，将其分为四个类别：通用、RAG、Web 和 IFC。
  2. 使用 GPT-4 或类似 LLM： 使用 GPT-4 或类似的 大语言模型 进行通用问题解答和 RAG 合成，并进行提示工程。
  3. 建立向量数据库： 使用 FAISS 或 Chroma 等向量数据库存储 IFC 规范、ISO 标准和 BIM 文档。
  4. 使用 ifcopenshell 预处理 IFC 文件： 使用 ifcopenshell 或类似的工具将 IFC 文件预处理为结构化的 JSON 或 RDF。
  5. 构建中央协调器： 使用 LangChain 或 Autogen 构建中央协调器来管理 多智能体 工作流程。

具体实现步骤：

步骤 1：准备数据

创建一个带有标签的 CSV 文件，例如：

text,label
"IFC4에서 공간 구조는 어떻게 정의되나요?",RAG
"LOD가 뭔가요?",general
"이 IFC 파일에서 창 개수 알려줘",IFC
"2025년부터 BIM 법령이 시행되나요?",web

确保至少有 500-1000 个示例以获得良好的性能。

步骤 2：微调 DistilKoBERT

安装所需的库：

pip install transformers datasets scikit-learn pandas

微调代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import Dataset
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd

# 加载和编码数据
df = pd.read_csv("router_data.csv")
label_encoder = LabelEncoder()
df["label"] = label_encoder.fit_transform(df["label"])
dataset = Dataset.from_pandas(df)
dataset = dataset.train_test_split(test_size=0.2)

# 分词
model_name = "monologg/distilkobert"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
def tokenize(example):
    return tokenizer(example["text"], truncation=True, padding="max_length", max_length=64)
dataset = dataset.map(tokenize)

# 加载模型
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=4)

# 训练
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./llm-router-model",
    num_train_epochs=5,
    per_device_train_batch_size=16,
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch"
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["test"],
)
trainer.train()
model.save_pretrained("./llm-router-model")
tokenizer.save_pretrained("./llm-router-model")

步骤 3：部署 FastAPI 服务器

安装：

pip install fastapi uvicorn transformers

API 服务器代码：

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

app = FastAPI()
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("./llm-router-model")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./llm-router-model")
label_map = {0: "general", 1: "IFC", 2: "RAG", 3: "web"}

class Query(BaseModel):
    text: str

@app.post("/route")
def classify(query: Query):
    inputs = tokenizer(query.text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=64)
    with torch.no_grad():
        logits = model(**inputs).logits
        pred = torch.argmax(logits, dim=1).item()
    return {"label": label_map[pred]}

# 运行 API
# uvicorn router_api:app --reload

步骤 4：测试 API

可以使用 curl 或 Postman：

curl -X POST "http://localhost:8000/route" -H "Content-Type: application/json" -d "{\"text\": \"이 IFC 파일에 창문은 몇 개인가요?\"}"

预期结果：

{"label": "IFC"}

LangChain与多智能体系统的集成

LangChain 是一个强大的框架，用于构建基于大语言模型的应用程序。它可以用于构建中央协调器，管理多智能体工作流程，并与其他组件（如向量数据库和文件解析器）进行集成。

LangChain 可以实现以下功能：

  • 智能体编排： 定义智能体之间的交互方式，例如，一个智能体的输出可以作为另一个智能体的输入。
  • 记忆管理： 维护智能体的上下文信息，使其能够更好地理解用户查询。
  • 工具集成： 将外部工具（如搜索引擎、数据库）集成到智能体中，扩展其功能。

举例: 一个用户想要知道某个建筑项目的设计方案是否符合当地的建筑规范。使用 LangChain 可以构建一个工作流程，该工作流程首先使用 LLM-Router 将查询路由到规范校验智能体，然后规范校验智能体从向量数据库中检索相关的建筑规范，最后根据 BIM 模型和建筑规范生成一份报告，指出设计方案是否符合要求。

模块化与可信赖性：BIM自动化的未来

基于大语言模型的BIM系统不仅仅是将模型插入到应用程序中。它需要精心编排、清晰的智能体分离和高效的路由。通过引入快速可靠的韩语 LLM-Router 并将每个智能体与不同的任务对齐，此架构为人工智能驱动的可扩展 BIM 自动化奠定了基础。

结论：

BIM 感知的 大语言模型 系统不仅仅是将模型插入到您的应用程序中。它需要仔细的编排、清晰的智能体分离和高效的路由。通过引入快速可靠的韩语 LLM-Router 并将每个智能体与不同的任务对齐，此架构为人工智能驱动的可扩展 BIM 自动化奠定了基础。在 AEC 或数字孪生领域构建类似系统时，模块化和信任应指导您的架构。多智能体 大语言模型 是复杂技术领域智能、可解释自动化的下一步。通过 路由 机制精确分配任务，每个智能体专注于其擅长的领域，从而构建更高效、更值得信赖的 BIM 系统，最终推动 AEC 行业的数字化转型。

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