泥沙钢筋是支撑建筑的基础原料,建筑工程规范则是建筑工程设计的基本依据。在建筑工程行业,查询、学习和遵循建筑工程规范贯穿了整个工作流程。而这些规范超过 5200 本,条款有数万条之多,还有数量及其庞大的图表数据。
面对复杂棘手的工程规范,工程设计人员只能在工程规范查询系统里通过关键字词进行查询,但现有的查询系统精准度与速度有限,有时甚至查询 3-5 次也找不到想要的规范条款,大大影响设计工作效率和质量。
尹昊,宁夏建筑设计研究院(装饰设计分院)的一名建筑电气工程师,日常工作中时时要和这些工程规范打交道。深感“查询之痛”的他,带着问题和百度飞桨相遇之后便萌生了新想法:为何不使用人工智能自然语言处理技术(NLP),打造一款能精准高效查询的工程规范检索系统?
凭借飞桨自然语言处理模型库 PaddleNLP,尹昊在两周之内就成功开发出了一个工程规范 AI 搜索引擎“寻规”,实现了查询准确度和速度的大幅提升,查询效率相比以往提升了最高 60 倍,目前已经在宁夏建筑设计研究院铺开应用。
Web 端“寻规”
飞桨 PaddleNLP 在建筑行业的应用实践
“我们的行业就是无规范不设计。”在建筑工程领域,从前期的调研,到立项、设计、施工,以及最终的交付和验收过程,都要严格满足建筑工程规范的相应条款。对设计环节而言,如遵循的规范与实际建筑环境并非准确匹配,将造成设计方案、图纸返工或修改等情况,严重影响工作效率。
目前,市面上可供应用的建筑工程规范查询工具并不多,查询模式基本为通过匹配关键字的方式呈现搜索结果,查询速度慢、错误率高等弊端凸显。尹昊举了一个例子:按照规范,建筑电气设计中一个插座回路最多只能接入十个插座面板,但住宅、医院、学校等不同性质的建筑可接入的插座面板数量要求并不一致;如果使用现有传统的查询工具,只能得到所有相关的结果,想要查询某类建筑的规范要求还需人工一条条筛选,耗时耗力。
精准、快速——这是尹昊想要打造的新工程规范搜索引擎最关键的两个特点。为此,他开始广泛关注 AI 相关的技术和平台,尝试利用 AI 实现搜索引擎的部分功能。刚了解到百度深度学习产业级开源开放平台飞桨时,尹昊就搜索了 PaddleNLP 相关的场景项目实例,这与自己想要短周期开发、快速实现部署的目标不谋而合。
利用工作闲暇之余的时间,尹昊开始利用飞桨进行工程规范搜索引擎的研发。阅读了飞桨相关开发文档,和飞桨 PaddleNLP 团队的工程师进行多番交流之后,尹昊采用飞桨 NLP 流水线系统 PaddleNLP Pipelines,在两周内就完成了该搜索引擎的开发与上线。Pipelines 中集成了百度 ERNIE 语义理解技术与 RocketQA 开放域问答技术,并提供模型压缩、高性能部署能力,保障了“寻规”的查询精度与效率。
“使用飞桨建系统的过程就像搭积木一样,Pipelines 预置的组件涵盖了文档解析、数据处理、模型组网、预测部署、Web 服务、UI 界面等全流程系统功能,需要用哪个子功能模块和服务直接调用就可以,很好地解决了‘寻规’从搭建到部署落地的实际问题。”尹昊坦言,使用飞桨所训练出的语义模型能够提供更优质的结果,还简化了传统问答系统的级联架构和特征工程方案,使系统架构的复杂性大大降低。
微信小程序端“寻规”
工程规范查询效率提升 60 倍
目前,“寻规”已经在 PC 端、微信小程序端以及工业设计专业软件 Auto CAD 端上线。这款基于飞桨预训练中文语义模型成功构建的工程规范 AI 检索系统,相比传统查询工具的搜索结果错误率高的问题,针对 80%的规范查询需求只要 1 次查询就能精确命中用户查询意图,并返回查询条款的结果;同时,平均查询到一条规范条款的时间大幅缩短到 5 秒左右,使规范查询效率提升了最高 60 倍。
寻规网址:https://www.xungui365.com
另一方面,“寻规”在 AutoCAD 端的上线,是建筑工程规范查询功能首次支持专业工业软件中快捷调用,它相当于一个能够在 CAD 中调出的小插件,“从行业设计师的角度来看,使用体验和效率都会有明显提升。”
AutoCAD 端“寻规”
“在宁夏建筑设计研究院里推广使用之后也收到了很多建议,大家觉得点子很新,希望在查询返回结果的阅读体验上能有更多优化。”同事们热烈的反馈之外,尹昊更欣喜地看到了“寻规”为他们实际工作效率和质量所带来的提升。
在一个建筑内外装饰改造工程中,设计人员使用“寻规”后,原本等待业主了解规范条款要求、审图专家对规范可行性回复的时间,从 7 天缩减至 1 天;设计出图后按照规范要求修改图纸的时间,从 5 天变为一次性通过审图;而在施工阶段,参与建筑工程的各方通过“寻规”对规范条款进行同步检索与理解,助力施工平稳高效完成,原本需要 2 到 3 周的质量验收周期,也一次性就通过了质检和消防部门的验收。“寻规”为这一改造工程带来的整体效率提升,也让业主避免了即将来临的冬季停工期影响,提前完成了年度业务指标。
尹昊的脚步并未停歇。除了持续迭代优化“寻规”之外,他还计划着利用飞桨视觉方向的模型技术辅助工程设计制图。
正如最近十分火爆的 AI 画画一样,在工程设计的专业领域,AI 辅助制图的强大潜力也有待挖掘——“给到基础底图,AI 就能画出具体的图纸,区分出不同功能的房间后进行电气的布置,让设计师不需要再用鼠标一笔笔画图。”在尹昊看来,飞桨与建筑工程领域的结合还有无限的想象空间和实现可能。
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