Type: article
Abstract: В статье рассматривается концепция интеллектуального ассистента GeoGPT, предназначенного для обработки и анализа геопространственных данных с использованием техно-логий больших языковых моделей (LLM). Актуальность разработки обусловлена необходимостью упрощения взаимодействия с пространственной информацией для специалистов, не обладающих глубокими навыками программирования или работы со сложными ГИС, а так-же потребностью в ускорении аналитических процессов в таких прикладных областях, как урбанистика, транспортная логистика, экология и территориальное планирование. Автором проведён обзор современных инструментов и библиотек, применяемых в геоаналитике и генеративном искусственном интеллекте: GeoPandas, Shapely, Folium, H3, OpenStreetMap API, PostGIS, FAISS и других. Предложена архитектура системы GeoGPT, объединяющая механизмы Retrieval-Augmented Generation (RAG), пространственные индексы и визуализацию картографических данных. В качестве примера выбрана территория го-рода Перми. Сформирован технологический стек системы на базе Python для реализации GeoGPT. Целью работы является представление модульной архитектуры GeoGPT и обоснование выбора технологического стека на базе языка Python. Для достижения поставленной цели решены задачи по обзору современных подходов к геоаналитике, проектированию структурной схемы ассистента и подбору оптимального комплекса программных средств. Результаты показывают, что подобные системы способны повысить доступность и эффективность геоаналитических исследований за счёт естественно-языкового интерфейса. В заключении определены направления реализации прототипа и развития системы, подтверждающие научный потенциал для дальнейших исследований.
Source: CyberLeninK (CyberLeninka)
Language: Russian
Subfield: Geography, Planning and Development
Field: Social Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7169741561