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摘要

针对建筑信息模型（BIM）属性命名不规范以及检索门槛高的问题，设计了一种利用DeepSeek-R1大模型与Neo4j图数据库开展的图增强检索（Graph-RAG）生成系统。运用正则增强的自然语言转图查询语言（NL2Cypher）映射技术与逻辑自愈拦截器，实现从工业基础类（IFC）模型到工程审计报告的自动化闭环。实测显示：映射阶段响应时间在812 ms以下；在对230个材质属性缺失构件的实验中，系统借助隐性语义挖掘实现了100%指令成功率，耗时61.151 s。研究表明：系统有效克服了对标准建模数据的依赖，显著提升了BIM数据治理效率以及辅助决策价值，为工程审计数字化提供了新路径。

关键词

BIM；DeepSeek-R1大模型；知识图谱；逻辑自愈；Graph-RAG；NL2Cypher；工程审计；属性打平

参考文献

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基金项目

江苏省教育科学规划课题（C/2024/02/04）；江苏省职教学会2025—2026年度江苏职业教育研究课题（XHYBLX2025284）；江苏省高校教育信息化研究课题（2025JSETKT230）；江苏高校哲学社会科学研究一般项目（2025SJYB1587）

作者简介

赵津磊（1988—），男，汉族，山东临沂人，高级工程师，博士，研究方向：人工智能技术在工程中的应用。