近段时间以来，DeepSeek大模型将人工智能热潮再掀新高，各种人工智能新场景、新应用层出不穷。在地理信息领域，DeepSeek也为GIS软件打造智能体应用带来新的血液。近期，国产GIS软件MapGIS集成DeepSeek大模型，进一步丰富了其大模型地理智能问答应用流程。
以自然语言大模型为基础，MapGIS开展了地理空间自然语言大模型研究，支持自然语言推理，提供AI组件，研发数据处理、文本解译、文本检索、文本分析、文本可视化、知识图谱等处理工具，及AI应用工具。基于此，MapGIS大模型地理智能问答应用流程集成了ChatGLM、DeepSeek、Qwen等常用模型，实现了地理知识库智能问答应用、地理智能体应用、地理知识图谱应用等场景，并针对自然资源、地质等行业推出了自然资源智能业务助手、智能报告生成、规划方案编制等工具。
MapGIS地理空间自然语言大模型
技术引领：两大智能问答模式，打造行业智能中枢
MapGIS大模型地理智能问答应用流程提供了知识库问答和智能体问答两种模式。知识库问答根据数据源的不同，分为图知识库和向量知识库。图知识库构建主要将结构化的基础地理数据、行业地理数据、业务数据进行实体关系抽取，结合本地知识建模，形成地理知识图谱，并存储到图数据库中形成图知识库；向量知识库主要将非结构化文档、图片、网页、视频等数据存储到文档库，再抽取其中的文本片段，然后向量化形成向量知识库。图知识库和向量知识库均可作为问答数据源参与问答。还可开启智能体功能，解析问答参数，将参数传给大模型，调用外部地理工具或API接口，实现问答结果的查询统计、可视化展示、空间分析等高级功能。MapGIS将大模型配置模型微调技术，并不断优化提示工程模板及规则，经过大量的预训练，预置了多个场景的提示工程模板，以提高问答的效率及准确性。
MapGIS大模型地理智能问答应用流程
模式一：基于知识库的智能问答模式
MapGIS提供了向量知识库（RAG）智能问答和图知识库（GraphRAG）智能问答两种方式。
向量知识库（RAG）智能问答需将知识库及用户输入信息处理成数值向量，基于数值向量进行匹配，从而实现高效且精准的输出。
用户可将本地的 txt、docx、md、pdf、图片等海量非结构化数据上传到文档数据库中，由MapGIS DataStore统一存储与管理。系统加载和解析本地文档，并将多种非结构化数据转换为结构化的纯文本数据。这些纯文本数据可能很长，不方便后续匹配，通常MapGIS会根据GIS特性及行业属性将其分割处理成更小的文本片段。
处理后的文本片段可以直接存入检索库中，作为后续问答系统中的检索关键词，也可以经由实体及关系抽取，存入图数据库中，形成知识图谱，参与知识图谱问答。还可通过Embedding技术，将文本转化为数值向量，存储到向量数据库中，这些向量数据能够捕捉文本的语义信息，可直接用于知识库问答。
对用户输入的问题，同样通过Embedding技术将问题转化为数值向量，形成提问向量信息。将提问向量信息传入ChatGLM、DeepSeek、Qwen等预训练大模型进行意图识别、解译，并将提问向量与向量存储中的所有知识库文本块向量进行比较，根据相似度得分，选择与提问最相关的文本块。再将用户的提问和相关的文本块组合成一个提示（Prompt），发送到大语言模型，由语言模型返回给用户，作为用户提问的最终响应。
目前，MapGIS验证了多个业务场景，提供了自然资源业务问答助手、地质报告智能问答等模板。
地质报告智能问答
图知识库（GraphRAG）智能问答的核心是地理知识图谱，它能够描述地理实体之间的关系和属性，从而支持后续的智能推理和问答。
MapGIS利用LLM强大的语义理解与推理能力，从文本中抽取大量的类似实体－关系－实体的三元组，并将结果导入到图数据库中创建对应的实体、关系与属性，形成知识图谱。在这一过程中，知识图谱的结构化数据可以提高LLM大模型的专业知识和输出质量，同时LLM大模型的能力可以更新和维护知识图谱本身。
MapGIS知识图谱构建流程主要包括数据准备、知识图谱构建、知识图谱应用。系统在多个领域具有广泛的应用前景，能够显著提升地理信息服务的质量和效率。
MapGIS知识图谱构建流程
数据准备：从多种数据源获取地理数据，包括遥感影像、社交媒体、物联网传感器、图片、文档和网站等非结构化数据，以及地理空间数据库中的栅格数据、矢量数据和拓扑数据等结构化数据。再将数据进行清洗、整合和预处理，以确保数据的质量和一致性。
知识图谱构建：是知识图谱核心，包括传统知识图谱构建和基于大模型的知识图谱构建。
传统知识图谱构建可通过知识图谱ETL工具，可以批量处理海量数据，实现知识实体、关系的抽取，依据知识结构进行图谱与关系融合，并将结果存储到图数据库中，作为基于大模型知识图谱检索的数据来源。
基于LLM大模型的知识图谱构建，可采用问答方式，利用ChatGLM、DeepSeek、Qwen等大模型能力，实时挖掘知识库中实体和关系，并将提取到的知识图谱数据存入图数据库中，从而扩充知识图谱数据来源。还可将大模型挖掘到图谱数据以JSON 格式对象数组、列表等多种形式，直接返回结果到前端页面。
知识图谱应用：可通过地理知识图谱问答流程实现图谱检索及可视化。
要支持知识图谱向量检索，需要在创建图谱时对节点或关系做embedding（作为属性），把自然语言用LLM转化为图数据库能够理解的查询语言后进行检索，在检索时再根据向量检索相似的节点与关系作为上下文。最终借助前端组件，实现知识图谱可视化。
MapGIS使用NebulaGraph来存储图谱数据，能够处理数十亿顶点和数万亿条边的图形数据，提供毫秒级查询速度。
知识图谱成果已应用到自然资源不动产登记、地质智能找矿、地质灾害评价、地质报告智能问答等多个场景。如在不动产登记领域，可通过调用前端知识图谱可视化微件，将图谱检索结果在MapGIS全空间一张图产品中展示。在分层分户三维模型立体化管理的基础上，可以利用知识图谱展示楼栋－单元－楼层之间的关联关系，人房地关联关系，房屋与电子证照关联关系，并且支持知识图谱查询检索，实现不动产登记的高效便民化管理和应用。
模式二：基于智能体的智能问答模式
MapGIS基于智能体的问答模式借助LLM的Agent能力，实现了对地理问题多步推理，并调用工具和API接口，通过prompt 微调的方法改进 LLM 的性能，提高LLM在GIS智能问答场景中的表现。
为了引导模型正确调用API，MapGIS还为处理工具编写了特定的 Prompt，制定了配置规则的文件，以增加API的功能。通过该工具可调用MapGIS DataStore、MapGIS IGServer等产品提供的大数据存储服务、高性能GIS服务等服务接口，实现大数据存储与管理、查询统计、地图显示、可视化表达、空间分析等常用功能，结合Web前端组件提供可交互页面，支持结果可视化输出。
为保证生成准确性，MapGIS反复调整提示词结构及组合，不断地优化提示工程模板，形成了多个智能体应用场景模板，以指导用户训练出更好地满足GIS行业所需的模型。
创新智能体的智能问答模式，MapGIS已将成果应用到了自然资源智能交互场景中。用户根据提示工程模板输入问题，由自然语言大模型解译用户意图，解析问题中的参数，再由智能体将参数传入MapGIS工具，执行工具并生成结果。智能体再调用服务接口，将结果返回给Web前端可视化组件，通过前端组件实现结果的可视化展示。
智能交互功能模块还支持复杂的工作流程调用，如生成评估报告流程等。系统先通过自然语言大模型解译用户意图，基于生成报告模板，检索知识库，最终一步步生成文档的各个章节内容。如国土空间规划“一张图”实施监督信息系统提供的指标计算工具，生成一份城市体检的报告文档，报告涉及100多项指标的计算，以及对每项指标的计算结果进行分析总结，并以图表、文字、地图等多种形式的结合的方式保存成word文档，实现评估报告自动撰写。
产品为基：四大创新产品 全栈支撑应用落地
MapGIS以四大核心产品，构建智能问答应用的坚实技术底座，为行业用户提供从数据管理到智能分析的全栈能力支持。
MapGIS DataStore（分布式存储引擎）：产品强大的数据存储能力，可用于存储用户上传的结构化和非结构化数据，以及文本转化生成的向量数据、知识图谱构建生成的图数据等。还可基于产品提供的矢量大数据存储、影像大数据存储、文本大数据存储、实时大数据存储、向量大数据存储、知识图谱等大数据存储服务，支撑智能体实现大数据查询统计、大数据分析、知识图谱构建等智能体应用。
MapGIS IGServer（高性能GIS分析服务器）：主要为智能体应用提供地图服务、要素服务、场景服务、影像服务、几何分析服务、地理处理服务等REST服务接口，支撑智能体应用实现地图可视化、查询、空间分析等功能。
MapGIS IGServer-S（智能GIS分析服务器）：基于深度学习框架，提供数据关联与融合、空间分析与预测、聚类分类与统计、信息提取、智能建模、智能分析、智能交互等智能化服务，覆盖数据管理、模型构建、模型分析、应用构建等智能GIS功能。
数据管理：主要用于管理智能问答数据集、Agent数据集，提供问题及答案内容的输入、编辑、删除等功能，以及Agent智能体、接口、解译结果的输入、编辑、删除等功能。还提供切片、清洗、过滤、去重、去隐私等多种工作流，提升样本数据质量，优化模型的效果。
模型构建：支持构建传统模型和大模型，支持模型开发、模型预训练、模型微调、模型评估等功能，以保证智能问答结果的准确性
模型分析：主要提供模型推理和智能分析等功能 ，提供实时和离线推理服务、批量预测任务等功能
应用构建：提供智能应用交互式低代码开发的工具，支撑智能体、智能助手等快速构建AI应用的能力。内置多种提示工程模板，支持外部插件注册与管理，提供大模型预处理、后处理规则的配置管理，以及可视化流程搭建。
MapGIS Pan-Spatial Map（全空间一张图产品）：主要提供各种前端微件，如知识图谱可视化、查询统计、可视化表达等微件，以支撑智能体应用前端表达，让智能分析结果“一目了然”。
让地理信息更智能、让效率再提升、让决策更精准，MapGIS正以技术之力加速推动行业迈向“GIS+AI”新时代。未来，MapGIS将持续创新智能GIS技术，升级IGServer-S平台能力，深化大模型与地理信息的融合，拓展更多智能应用场景，为更多行业提供智能、高效的地理信息服务。
