要約
ジェネレーティブ AI の最近の進歩により、空間分析に有望な機能が提供されます。
生成 AI の可能性にもかかわらず、確立された GIS プラットフォームとの統合はまだ十分に検討されていません。
この研究では、例として QGIS を使用して、LLM を既存の GIS プラットフォームに直接統合するためのフレームワークを提案します。
当社のアプローチは、LLM の推論機能とプログラミング機能を活用し、主要な GIS ツールとパラメータの包括的な文書を備えた情報に基づいたエージェントを通じて空間解析ワークフローとコードを自律的に生成します。
このフレームワークの実装により、GIS ユーザーが空間分析用の自然言語コマンドを使用して QGIS と対話できるようにする「GIS Copilot」が開発されました。
GIS コパイロットは 3 つの複雑さのレベルに基づいて評価されました。1 つの GIS ツールを必要とする基本タスクで、通常は単純な操作を実行するために 1 つのデータ レイヤーが必要です。
ユーザーの指示に従って、複数のツールを使用した複数のステップのプロセスを含む中間タスク。
高度なタスクでは、複数のツールを必要とするがユーザーの指示に従わず、エージェントが独自に必要なステップを決定して実行する必要がある、複数のステップのプロセスが含まれます。
評価の結果、GIS Copilot は基本的な GIS 運用の自動化において強力な可能性を示しており、基本タスクおよび中間タスクのツール選択とコード生成では高い成功率を示していますが、より複雑なタスクの完全な自律性を実現するには課題が残っていることが明らかになりました。
この研究は、自律型 GIS の新たなビジョンに貢献し、専門家以外の人々が最小限の事前専門知識で地理空間解析に取り組むための道筋を提供します。
完全な自律性はまだ実現されていませんが、GIS Copilot は、GIS ワークフローを簡素化し、意思決定プロセスを強化する大きな可能性を示しています。
要約(オリジナル)
Recent advancements in Generative AI offer promising capabilities for spatial analysis. Despite their potential, the integration of generative AI with established GIS platforms remains underexplored. In this study, we propose a framework for integrating LLMs directly into existing GIS platforms, using QGIS as an example. Our approach leverages the reasoning and programming capabilities of LLMs to autonomously generate spatial analysis workflows and code through an informed agent that has comprehensive documentation of key GIS tools and parameters. The implementation of this framework resulted in the development of a ‘GIS Copilot’ that allows GIS users to interact with QGIS using natural language commands for spatial analysis. The GIS Copilot was evaluated based on three complexity levels: basic tasks that require one GIS tool and typically involve one data layer to perform simple operations; intermediate tasks involving multi-step processes with multiple tools, guided by user instructions; and advanced tasks which involve multi-step processes that require multiple tools but not guided by user instructions, necessitating the agent to independently decide on and executes the necessary steps. The evaluation reveals that the GIS Copilot demonstrates strong potential in automating foundational GIS operations, with a high success rate in tool selection and code generation for basic and intermediate tasks, while challenges remain in achieving full autonomy for more complex tasks. This study contributes to the emerging vision of Autonomous GIS, providing a pathway for non-experts to engage with geospatial analysis with minimal prior expertise. While full autonomy is yet to be achieved, the GIS Copilot demonstrates significant potential for simplifying GIS workflows and enhancing decision-making processes.
arxiv情報
| 著者 | Temitope Akinboyewa,Zhenlong Li,Huan Ning,M. Naser Lessani |
| 発行日 | 2024-11-06 12:42:05+00:00 |
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