BEST-KAG: Enhancing Question Answering of Building Engineering Standards with Multimodal Knowledge Graph Modeling and Large Language Model
Di cosa parla
Un sistema per rispondere a domande sulle norme edilizie combina testi e immagini in una rete di conoscenza che mette in relazione articoli, figure e altri elementi dei regolamenti. Il progetto crea automaticamente questa rappresentazione dai documenti e la usa per produrre risposte che citano in modo tracciabile le singole clausole, superando i limiti delle ricerche solo per parole chiave.
Cosa permette di osservare
Permette di esplorare come automatizzare l'uso pratico delle norme, ottenere risposte che rimandano alle clausole specifiche e integrare informazioni testuali e visive per interpretare regole tecniche complesse.
Dalla fonte
Construction standards are critical for building safety and sustainability. Existing standard application workflows rely on keyword-based document retrieval and manual cross-clause interpretation, which cannot reliably support multi-clause reasoning, multimodal knowledge utilization, or traceable clause-level evidence linkage. To address these limitations, this study develops a multimodal knowledge-driven framework that supports question answering on standard knowledge named BEST-KAG (Knowledge-Augmented Generation for Building Engineering STandards). The framework introduces 1) a multimodal knowledge graph (MKG) for unified representation of document hierarchy and heterogeneous standard knowledge with various connections, 2) a rule-LLM hybrid knowledge construction pipeline for scalable multimodal knowledge extraction, creating a large MAG with 251 building engineering standards, 171,6…