GeoForge:使用大型语言模型进行地理空间分析 (GeoLLM)

2024年03月01日 由 alex 发表 264 0

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从 "Geo+ for ChatGPT "到 "GeoForge

在 Ageospatial,我们自 2023 年 10 月提出愿景以来,一直致力于通过地理人工智能(Geo-AI)实现地理空间的可访问性。我们的征程始于 "Geo+ for ChatGPT",这是一个 OpenAI GPT 扩展/插件,旨在 OpenAI 平台上生成空间数据。


Geo+ for ChatGPT "展现出了巨大的潜力,在 2024 年 1 月推出的一个月内,吸引了众多用户,但也遇到了文本格式的限制,所以开发一个独立的基于网络的地理空间平台,我们称之为 "GeoForge"。


开发 "GeoForge"--使用 GeoLLMs 进行地理空间分析

GeoForge "使每个人都能轻松地进行制图和地理空间分析,无论你是刚刚起步还是已经是专家。我们的方法基于三个关键原则:


  • 将 LLM 转化为 GeoLLM:我们利用额外的地理空间词汇和知识对 OpenAI 的 GPT-4 语言模型进行了训练,从而对其功能进行了微调。这种训练可确保我们的 GeoLLM 能够准确解释和响应空间查询,同时将标准语言模型中常见的不准确性降至最低。此外,我们还在开发新的数据生成方法,例如允许语言模型生成解决方案图,每个节点代表数据(输入、中介、输出)和数据处理操作。一旦生成了解决方案图,模型就可以使用我们的算法按顺序执行每个节点,以回答用户的查询。这种方法使模型能够理解和处理复杂的地理空间任务和查询。
  • 数据质量: 确保数据完整性是本项目的核心优先事项。因此,我们利用积极更新的开源数据库,确保数据的高质量和最新性。对于我们的数据库,我们决定整合 DuckDB Spatial 等新一代数据库管理系统,以确保在不影响数据完整性的前提下实现高性能和高速度。为了确保数据的私密性,我们通过位于瑞士的服务器执行内部协议。
  • 用户友好界面: 用户界面 "简约而不简单",具有客户端瓦片渲染和可定制数据层等功能。GeoForge "的设计既简洁又复杂,既能满足用户的需求,又不会让他们不知所措。与 GeoLLMs 的直接互动可实现动态地图调整、基础地图风格定制、自动相机调整和交互式可视化,从而进一步改善用户体验。


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通过孟加拉国案例研究演示 "GeoForge

注:以下是一个正在开发的示例。


提示 "请向我展示孟加拉国的行政边界,并提供该国五个最重要城市的名称。


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→"GeoForge "可快速返回所请求的行政边界地图和主要城市位置列表,并附带可下载的 .geojson 文件,以便进一步探索 GIS。


提示 "对上一条提示中的城市进行地理编码


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→ 我们的聊天机器人可以在整个会话过程中记住问题和回复。在这里,我们要求提供前一个回复中生成的城市名称的地理编码特征,程序将绘制与地理编码城市相对应的标记,并生成包含所有相关信息的 CSV 文件


提示: "为我生成上周吉大港的Sentinel-2 图像


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→ GeoForge "可从微软行星计算机检索指定区域的近实时哨兵图像,并保持 10 米的原始分辨率。


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→ 利用网站的互动功能,我们绘制了一个与 TIFF 图像边界相匹配的兴趣区域(AOI)。然后,我们要求程序在该 AOI 范围内生成建筑物,这相当于大约 100,000 个多边形。




文章来源:https://medium.com/@ageospatial/geoforge-geospatial-analysis-with-large-language-models-geollms-2d3a0eaff8aa
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