核心构建模块：下一代地理空间 GPT 应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了 MapGPT，将大型语言模型 (LLMs) 的能力与空间数据处理技术相结合，以桥接自然语言理解和空间数据分析之间的差距。该研究介绍了 MapGPT 的核心构建模块，并将 LLMS 应用于空间和文本数据的建立中，利用特定于空间信息的分词和向量表示，旨在提供更准确和具有上下文意识的面向位置的查询响应。研究还探讨了生成空间向量表示所面临的挑战，以及 MapGPT...
MapGPT是一种结合了大型语言模型和空间数据处理技术的方法，用于提高自然语言理解和空间数据分析的准确性和上下文意识。该研究探讨了生成空间向量表示的挑战和MapGPT的计算能力，以进行地理空间计算和可视化输出。MapGPT在自然语言处理应用中具有增强空间数据理解和生成的潜力。
