以仪表图（P&IDs）语言交流
人工智能
2026-03-12 v1
摘要
我们提出了一种方法，允许使用自然语言与管道与仪表图（Piping and Instrumentation Diagrams, P&IDs）进行交流。具体而言，我们将 P&IDs 代表为带标签的属性图，集成于大型语言模型（LLM）。该方法包含三个主要组成部分：1）将 P&IDs 转换为来自 DEXPI 格式的图表示，由我们的 pyDEXPI Python 包实现；2）用于从 pyDEXPI 生成 P&ID 知识图的工具；3）将 P&ID 知识图集成到 LLM 中，采用基于图的检索增强生成（graph-RAG）方法。该方法允许用户使用自然语言与 P&IDs 进行交流。它扩展了 LLM 从 P&IDs 检索上下文数据的能力，缓解幻觉问题。利用 LLM 的大规模语料库，该模型也能够解释 P&IDs 中的工艺信息，帮助工程师在日常工作中更高效地运作。未来，该工作还将为其他基于生成式人工智能（genAI）解决方案在 P&IDs 上的应用，以及 AI 辅助 HAZOP 研究提供新的机遇。
引用
@article{arxiv.2502.18928,
title = {Talking like Piping and Instrumentation Diagrams (P&IDs)},
author = {Achmad Anggawirya Alimin and Dominik P. Goldstein and Lukas Schulze Balhorn and Artur M. Schweidtmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.18928},
year = {2026}
}