一文读懂“BIMBase建模软件Lite-模型浏览器”

一文读懂“BIMBase建模软件Lite-模型浏览器”

 

1. 产品定位

(1)构力 BIMBase 系列软件的使用人员。可直接用 Lite 查看模型,Lite 免费,不增加成本。
(2)构力 BIMBase 系列软件的使用人员相关方(总工、甲方审模、施工单位),均可通过 Lite 直接审阅浏览模型。
(3)甲方的设计、施工管理人员,有查看 Revit 等其他格式的模型需求,但是没有相应设计软件的人员。可通过 Lite 直接打开多格式、多版本、多专业的模型,并进行合模操作。
(4)国网的经研体系和电力设计院的变电部门。支持导入并查看 GIM 模型。
(5)基建Bentley与化工工艺PDMS的使用人员。支持导入并查看DGN、RVM格式的模型。

2. 产品概述

BIMBase-Lite 是在 BIMBase 平台的基础上,实现多格式模型的快速浏览与审阅。
产品核心竞争力:主流 BIM 软件格式无损兼容、大体量模型装载效率、便捷高效的浏览工具。
✓ 特色1:安装即用,无需插件,无需授权,无需注册,终身免费。
✓ 特色2:支持直接打开 Revit 模型,避免升级软件;导入构件不丢失,属性显示完整。
✓ 特色3:支持P3D、GIM、IFC、DGN等多格式模型直接打开,不用插件,提供便捷的模型浏览及审阅检查工具,快速完成模型汇报。
✓ 特色4:支持浏览大体量模型,内置高性能模式,充分利用显卡,浏览效率更高。

3. 产品形态

桌面端软件,支持云分享模型,生成链接和二维码,通过电脑自带的浏览器或手机端扫码访问。

4. 产品应用场景

针对设计院
a) 为设计师提供模型浏览工具,能够整合不同软件的数据格式,解决设计软件合模卡顿、查看不方便等问题。
b) 为设计院总工提供便捷的模型审阅工具,无需安装设计软件,使用 Lite 中的便捷工具,快速完成模型浏览与审阅。
c) 为 BIMBase 系列设计软件的甲方、施工单位提供 P3D 模型查看工具,发挥模型的更大价值。
d) 能够更进一步查看 PC 模型中的图纸、爆炸视图、模型清单。
e) 便于向外方进行复杂节点问题交底,Lite输出的模型及属性不可编辑,保护设计成果。
针对施工单位
a) 便捷的查看 Revit 三维模型,无需安装软件,快速完成模型的浏览及检查。
b) 提供三维漫游功能,可以在 Lite 中完成模型应用。
针对业主单位
a) 便捷的查看 Revit 三维模型,无需安装软件,快速完成模型的浏览及检查。
针对电力经研院、施工单位
a) 能够直接导入 GIM 模型进行查看,降低查看 GIM 的应用成本。
b) 可以将 GIM 模型和其他的模型进行整合,查看并输出整合模型。

5. 如何获取并使用产品、技术支持

✓ 官网可直接下载,软件永久免费,无需授权、无需注册,安装即用。
免费的BIM模型浏览器
✓ 加入官方服务群,会有Lite产品团队免费提供技术支持。

### RAG模型概述 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种融合了检索增强机制的生成型语言模型,由Facebook AI研究院(FAIR)提出。这种架构通过结合传统的基于检索的方法和现代的语言生成技术来提升自然语言处理任务的效果[^3]。 ### 工作原理详解 #### 数据获取阶段 在数据准备过程中,RAG利用外部知识库作为补充资源。当接收到输入查询时,系统首先会在预先构建的知识图谱或其他形式的大规模语料库中执行信息检索操作,找到最有可能帮助完成当前对话或任务的相关片段。 #### 动态上下文集成 不同于静态预训练模式下的纯生成方式,在线检索到的具体实例会被即时融入到解码器端口处,使得每次预测都能依据最新获得的真实世界证据来进行调整优化。这一特性赋予了RAG更强的情境适应能力,尤其是在面对开放领域问答、多轮次交互式聊天等复杂场景下表现尤为突出。 #### 双重评分机制 为了确保最终输出的质量,RAG采用了两步走策略:先是从候选集中挑选出若干高质量的回答选项;再经过一轮精细评估后决定最佳回复方案。具体来说就是分别计算每条建议得分——一方面考量它与原始请求之间的匹配度;另一方面也要顾及内部连贯性和逻辑一致性等因素。 ```python def rag_model_inference(query, knowledge_base): retrieved_docs = retrieve_relevant_documents(query, knowledge_base) generated_responses = [] for doc in retrieved_docs: response = generate_response_based_on_document(doc) generated_responses.append(response) best_response = select_best_response(generated_responses) return best_response ``` ### 应用案例分析 实际应用方面,《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》一书中提供了丰富的实践指导和技术细节解析,涵盖了从理论基础到工程实现再到部署上线全流程的内容介绍。对于希望深入了解并掌握这项前沿技术的研究人员而言,这本书籍无疑是一个宝贵的学习资料来源[^1]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值