在建筑监理领域，传统的工作方式经常遭遇众多挑战，包括复杂繁琐的质量与安全问题的排查、大量标准规范的检索以及相应处理措施的制定，这些活动消耗了监理人员大量的时间和精力。然而，科技的进步正在重塑这一行业的作业模式！
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传统困境与通用模型局限
一、传统困境
工程管理人员基于问题提出有依据的建议，是他们的重要职责，体现了工作合规性和专业素养。
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纸质规范检索效率低
需在海量纸质标准中查找关键信息，耗时耗力。
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规范收集完整性不足
难以集齐全部纸质规范，被迫依赖外部网络资源。
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网络信息筛选风险高
网络信息繁杂，真实性、适用性甄别难度大，易因信息偏差引发错误决策。
二、通用模型局限
当前大语言模型在工程领域的应用存在一定的局限性。例如，在分析后浇带施工问题依据时，模型虽能列出规范框架，但往往错误匹配条款，导致关联错误条目。
通用模型生成的错误条目
标准规范条例
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专业针对性不足
通用模型知识库未针对工程领域深度优化，对规范条款、施工工艺等专业内容理解浮于表面。
2
内容准确性差
处理专业问题时易出现逻辑错位，如错误匹配规范条款、混淆施工工艺标准，导致结论与实际需求脱节。
3
支持可靠性弱
无法满足工程管理对规范解读、风险诊断等工作的严谨性要求，输出结果缺乏权威性与可追溯性。
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基于DeepSeek的工程行业垂直模型与工程行业数据库构建
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知识库构建
将标准规范拆解为（条款、适应、场景）三元组，突破通用模型专业局限，确保规范条文适用边界与逻辑关系深度理解。
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检索增强生成
精选工程建设高频问题与规范依据，使模型精准定位施工工艺、质量验收等场景核心需求。
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垂直模型构建
通过增强学习及奖励机制，提升自主思考的能力，不断巩固思维链，使模型能具备专业人员的思考方式和学习能力。
4
应用场景优化
针对质量安全问答、工作日志生成、规范与方案辅助交底及编制、风险早期预警等场景，增强理解与推理能力，确保输出完整链路，维护工作的准确性与可追溯性。
价值：以“垂直训练+工程行业数据库”双引擎驱动，实现从通用模型浅层问答到专业系统深度赋能的跨越。
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模型与数据库协同优势
米兰网页版登录入口在十余年工程行业信息化、智能化的积累沉淀上，借助公司独立自主研发的“E履职“AI智能应用场景，通过垂直模型训练与专属数据库构建了“双向赋能"的生态协作系统，实现了逻辑推理与决策支持合理性和专业性 。
例如，在处理临边防护缺失的问题时，模型能迅速分析语义场景，结合数据库中的知识，输出相应的依据。与人工排查相比，效率提升了90%，通过技术协同，实现了工程项目管理的智能化升级。
该系统能够对日志进行智能化的排版处理，自动识别并纠正错别字，简化冗余的语句，将原本混乱的日志整理得井然有序。经过优化的日志，其格式变得清晰明了，关键信息得以突出显示。
E履职生成的监理日志
E履职生成的巡检记录
E履职生成的旁站记录
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