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应用界面

研究背景

近一年来，以 GPT 为代表的大语言模型（Large Language Model，LLM）引发了广泛瞩目，并且在教育、金融等领域都孕育了能够精准满足行业特定需求的垂直应用，具有广泛的应用前景。

随着LLM本身的不断进步，加之LangChain、AutoGen等第三方框架的不断涌现，为LLM的落地应用提供了进一步的技术支持。但由于地理问题的复杂性、非线性、数据多样性，以及大语言模型缺乏完整的空间认知与空间数据储备，不能很好地集成地理信息业界现有的API服务与地理信息数据，解决地理空间信息问题。

开发LLM与地理信息的交互能力，拓展并基于此在地理大数据、空间分析、商业选址、智慧地图等领域开展深入应用，是一个前沿且充满挑战的课题。对于打破普通用户与专业人员之间的知识壁垒，进一步提升人机交互的效率有重要意义。

项目简介

GeoGPT是UrbanComp位置智能和城市感知团队开发的一款融合了大语言模型（LLM）和地理空间数据的人工智能助手。

它的目标是借助LLM强大的自然语言理解能力提升用户使用体验，通过一系列可拓展的工具GeoToolsChain（如基础的爬取数据、缓冲区分析等）赋能 LLM，使其能够和复杂的地理场景进行交互，增强大语言模型的空间认知能力，使其具备地理信息数据的清洗筛选、空间分析、空间数据可视化能力。能够基于基础的地理工具完成复杂的GIS操作，解决空间信息领域的常见问题，降低非专业人员交互的门槛，为用户提供有洞见的建议和决策。

主要功能

多源数据集成

GeoGPT能够自主决策整合多源地理空间信息数据。作为地理信息领域的智能助手，针对不同的地理空间问题，可自主决策整合已有的多源空间数据，为后续空间分析与计算提供数据支撑。

空间分析计算

GeoGPT具备丰富的地理空间信息数据分析计算能力。我们构建了GeoToolsChain，可根据实际需要调用不同的分析工具以解决复杂的地理任务，为大语言模型补足了地理空间分析与计算的能力。

文本报告生成

GeoGPT能够生成基于分析结果的专业总结报告。依托于大语言模型强大的文本生成与语义理解能力，能够洞察用户需求，生成传统专家团队需要长时间编撰的地理分析报告，为最终的成品报告撰写提供前期参考，减轻从业人员的写作负担。

结果可视化

GeoGPT具备出色的地理信息可视化能力。传统的语言模型以纯文本聊天的形式存在，缺乏直观的结果展示能力。地理空间数据依托于地图为载体，针对地理信息的特殊性，我们为语言模型提供丰富的可视化手段，多维度展现空间分析的结果。

创新点

增强大语言模型的地理空间分析能力

我们构建了集成基础地理空间分析工具和其他地理模型的GeoToolsChain，改善了大语言模型对于空间认知能力的不足，使其在原有文本语义理解能力的基础上，能够更深入地理解和分析地理空间数据，为用户提供更准确、全面的信息。

降低GIS专业应用的操作门槛

我们通过互动对话的方式，降低了传统GIS软件图形用户界面的复杂性，让用户不再被繁琐的操作所困扰。大语言模型自主处理数据选择、工具调用、结果展示以及文档总结，简化了用户繁杂的专业软件操作。摆脱对专业背景知识的依赖，使普通用户也能利用GIS解决日常问题。

视频演示

【GeoGPT：地理大模型，下一代的智能地理信息系统】：视频原链接（Bilibili）

著作权展示

软件著作权 | GeoGPT：地理空间数据驱动的大语言模型交互系统

Q.E.D.