随着"互联网+"的到来，家装行业正面临着前所未有的变革机遇。本文研究了基于大语言模型的家装监管系统的智能化方法，旨在通过人工智能技术，提升家装监管的效率和质量。本文先介绍了大语言模型技术的原理及其在家装监管中的应用潜力，接着设计了一个基于GPT(生成式预训练变换器)模型的家装监管系统原型。该系统能够自动解析家装项目规划、设计和施工过程中的关键信息，实现对项目进度、质量和安全的实时监控。此外，案例验证了该系统在提升监管效率和降低违规风险方面的有效性。研究结果表明，利用大语言模型的智能化方法，可以显著优化家装监管流程，为家装行业的可持续发展提供技术支持。
NETL
NSTL
万方数据
