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Este estudio propone un marco de identificación y reparación de defectos de diseño BIM basado en un modelo de dominio grande. A través de la conversión de BIM a texto, la inyección de reglas y el aprendizaje rápido de RAG, la tasa de precisión de la identificación de defectos aumenta del 70 % de la inspección de reglas tradicional al 85 %. En comparación con la falta anterior de soluciones generalizadas de procesamiento de defectos, esto muestra que el LLM basado en dominios combinado con la mejora de la búsqueda puede cubrir más tipos de defectos y tener en cuenta el control de confiabilidad.