Nebulae

比利时软件公司Nebulae的客户最初将ChatGPT直接用于工程图纸IO清单提取，准确率约为50%。

Nebulae构建的人机协作文档解析工具将工程图纸IO清单提取准确率提升至95%以上，并已在真实项目中日常使用。

Nebulae的技术负责人表示，使用该工具后处理一张图纸的时间从两小时缩短到‘咖啡还没凉就检查完了’。

Nebulae采用每页图纸输入两种视图的方式：原始文本层保证标签精确性，渲染图像保留符号与周边元素的从属关系。

Nebulae自建预处理管线提取页面上每个元素的精确位置，让模型按从左到右、从上到下的阅读顺序读图，而非按PDF内部存储的随机顺序。

Nebulae要求模型直接返回固定结构的、有序的IO清单，工程师拿到的是可检查的成品框架。

Nebulae从客户过去的热泵安装、服务器机房通风、暖通空调系统等项目中提取few-shot示例，让模型学习该团队的命名规则和设备配对方式。

Nebulae的工具为每个提取结果提供审查界面：左侧显示原始图纸，右侧显示AI的结构化读取结果，工程师可在几秒内检查并修正。

Nebulae选择Google Gemini，理由是其在真正的多模态推理上表现最强，能在一次处理中同时读取渲染图像和底层文本，且成本足够低。

Nebulae强调模型选择是当时的一个快照而非推荐，模型迭代很快。

Nebulae明确提醒：这些准确率数字来自一个客户的图纸，在不同图纸上需先自行测量，任何百分比在被信任之前都应在自己的文档上验证。