以结构化知识约束大模型输出，让回答「有据可查、可追溯验证」。
接入 DeepSeek 等大模型，理解工友用自然语言提出的安全规范问题，生成通俗易懂的解答。
基于 Neo4j 构建建筑施工安全知识图谱，覆盖「人-机-料-法-环」五要素，结构化沉淀规范条文。
用图谱增强检索，精准定位关联条款，以结构化知识约束 LLM 输出，有效抑制幻觉问题。
面向施工现场真实需求，让安全规范「问得到、审得准、学得会」。
输入施工安全问题，系统 3-5 秒内返回结构化回答：规范条款 + 解读 + 关联条款 + 注意事项。
已完成原型开发上传专项施工方案，自动逐条核验规范，输出问题清单与修改建议。
开发中结合岗位与工序，定向推送安全培训内容与预警提醒，降低事故风险。
待开发面向建筑施工场景定制，引入人机协同机制保障知识准确性。
针对建筑施工场景定制知识图谱本体，覆盖「人-机-料-法-环」五要素的安全知识体系，让规范查询更贴近现场实际。
大模型自动完成规范条文的初步结构化标注
引入偏见治理框架，自动筛查标注中的错误与偏差
领域专家人工复核，确保知识准确无误后入库
当前整体完成度约 20%，核心链路已跑通原型。
输入施工安全问题，系统检索知识图谱并生成「规范条款 + 解读 + 关联条款 + 注意事项」四段式解答。已收录 97 条核心规范条文，覆盖危大工程管理、基坑土方、模板支撑、脚手架、高处作业、临时用电、起重吊装、消防动火、有限空间等 13 大类。知识库未收录的领域问题会明确告知而非编造；打招呼、问身份等一般问题则走通用对话。点击下方示例直接体验 ↓
回答由后端 知识图谱检索 定位规范条文，再由 大模型基于检索结果生成 —— 严格限制在已入库条文内，杜绝编造条款号。领域内未收录的问题明确拒答，一般问题走通用对话并标注未引用规范。接口异常时自动回落离线知识库，确保评审期间始终可访问。
两个典型场景，展示系统的实际问答效果。
人机协同，各司其职。