Question Answering for Decisionmaking in Green Building Design: A Multimodal Data Reasoning Method Driven by Large Language Models

📄 arXiv: 2412.04741v1 📥 PDF

作者: Yihui Li, Xiaoyue Yan, Hao Zhou, Borong Lin

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2024-12-06

备注: Published at Association for Computer Aided Design in Architecture (ACADIA) 2024

DOI: 10.52842/conf.acadia.2024.2.457

💡 一句话要点

GreenQA：基于大语言模型的多模态数据推理，助力绿色建筑设计决策

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 绿色建筑设计 大型语言模型 多模态问答 检索增强生成 思维链 函数调用 人工智能辅助设计

📋 核心要点

  1. 绿色建筑设计决策（DGBD）涉及大量专业知识，学习成本高，导致决策效率低下，现有方法难以有效解决。
  2. GreenQA框架利用大型语言模型，结合检索增强生成、思维链和函数调用等技术，实现多模态数据的智能问答。
  3. 用户调查表明，GreenQA平台显著提升了设计效率，96%的用户认为其对设计有帮助，验证了该方法的有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，绿色建筑在解决能源消耗和环境问题中的关键作用日益受到重视。研究表明，超过40%的潜在节能可以在早期设计阶段实现。因此，基于建模和性能模拟的绿色建筑设计决策（DGBD）对于降低建筑能源成本至关重要。然而，绿色建筑领域涵盖广泛的专业知识，学习成本高，决策效率低。本研究创新性地将大型语言模型与DGBD相结合，创建了GreenQA，一个用于多模态数据推理的问答框架。GreenQA利用检索增强生成、思维链和函数调用方法，实现多模态问答，包括天气数据分析和可视化、绿色建筑案例检索和知识查询。用户调查显示，96%的用户认为该平台有助于提高设计效率。该研究不仅有效支持DGBD，也为人工智能辅助设计提供了灵感。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决绿色建筑设计决策（DGBD）过程中，由于领域知识庞杂、学习成本高昂导致的决策效率低下的问题。现有方法难以有效整合多模态数据（如天气数据、案例数据、专业知识），并提供便捷的智能问答服务，从而阻碍了DGBD的效率提升。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的自然语言理解和生成能力，构建一个多模态问答框架GreenQA。通过结合检索增强生成（RAG）、思维链（CoT）和函数调用等技术，使LLM能够理解用户提出的关于绿色建筑设计的问题，并从多模态数据源中检索相关信息，进行推理和分析，最终生成准确、全面的答案。

技术框架：GreenQA框架主要包含以下几个模块： 1. 问题理解模块：接收用户提出的自然语言问题，并进行解析，提取关键信息。 2. 多模态数据检索模块：根据问题，从天气数据、绿色建筑案例库、知识图谱等数据源中检索相关信息。 3. 推理与生成模块：利用LLM，结合检索到的信息，进行推理和分析，生成最终答案。 4. 可视化模块：将天气数据等信息进行可视化展示，方便用户理解。 整个流程通过RAG增强LLM的知识，CoT引导LLM进行逐步推理，函数调用实现LLM与外部工具的交互。

关键创新：GreenQA的关键创新在于将大型语言模型应用于绿色建筑设计决策领域，并结合多种技术使其能够处理和推理多模态数据。与传统的基于规则或机器学习的方法相比，GreenQA具有更强的灵活性、可扩展性和智能化程度。它能够理解复杂的自然语言问题，并从多个数据源中提取信息，进行综合分析，从而为设计人员提供更全面的决策支持。

关键设计：论文中未提供关于参数设置、损失函数、网络结构等具体技术细节。检索增强生成（RAG）的具体实现方式（例如，使用的向量数据库类型、检索算法等）未知。思维链（CoT）的具体提示工程（prompt engineering）策略未知。函数调用的具体实现方式（例如，如何定义和调用外部API）未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户调查结果显示，96%的用户认为GreenQA平台有助于提高设计效率，证明了该框架在实际应用中的有效性。这一结果表明，GreenQA能够显著提升绿色建筑设计决策的效率和质量，具有重要的应用价值。

🎯 应用场景

GreenQA可应用于绿色建筑设计、咨询和教育等领域。它可以帮助建筑师、工程师和设计师快速获取所需的知识和数据，提高设计效率和质量。此外，该框架还可以用于培训新的绿色建筑专业人员，并向公众普及绿色建筑知识。未来，GreenQA有望成为绿色建筑领域的重要工具，推动可持续建筑的发展。

📄 摘要（原文）

In recent years, the critical role of green buildings in addressing energy consumption and environmental issues has become widely acknowledged. Research indicates that over 40% of potential energy savings can be achieved during the early design stage. Therefore, decision-making in green building design (DGBD), which is based on modeling and performance simulation, is crucial for reducing building energy costs. However, the field of green building encompasses a broad range of specialized knowledge, which involves significant learning costs and results in low decision-making efficiency. Many studies have already applied artificial intelligence (AI) methods to this field. Based on previous research, this study innovatively integrates large language models with DGBD, creating GreenQA, a question answering framework for multimodal data reasoning. Utilizing Retrieval Augmented Generation, Chain of Thought, and Function Call methods, GreenQA enables multimodal question answering, including weather data analysis and visualization, retrieval of green building cases, and knowledge query. Additionally, this study conducted a user survey using the GreenQA web platform. The results showed that 96% of users believed the platform helped improve design efficiency. This study not only effectively supports DGBD but also provides inspiration for AI-assisted design.