CONSTRUCTA：利用大型语言模型自动化制造设施的商业施工计划
人工智能
2025-02-18 v1 机器学习
软件工程
摘要
利用 LLM 实现规划具有变革性潜力，但在传统行业中仍鲜有探索。在商业施工领域，自动化排程的复杂性往往需要人工干预以确保精确度。我们提出 CONSTRUCTA，一种新型框架，利用 LLM 优化类似半导体制造等复杂项目的施工计划。CONSTRUCTA 通过三方面应对关键挑战：(1) 通过静态检索增强（RAG）集成施工专属知识；(2) 采用受建筑专业知识启发的上下文抽样技术提供相关输入；(33) 部署 Construction DPO 通过 RLHF 将排程与专家偏好对齐。针对专有数据进行实验，显示其在缺失值预测、依赖关系分析和自动化规划方面分别提升了 42.3%、79.1% 和 28.9%，展示了其在革新性地改变施工工作流程并激发领域特定 LLM 进步的潜力。
引用
@article{arxiv.2502.12066,
title = {CONSTRUCTA: Automating Commercial Construction Schedules in Fabrication Facilities with Large Language Models},
author = {Yifan Zhang and Xue Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12066},
year = {2025}
}