A IA generativa claramente faz jus ao hype. Onde a localização importa, os LLMs trazem muitas oportunidades para melhorar seus aplicativos GIS e facilitar as interações com os usuários ao introduzir solicitações de linguagem natural.

Aqui estão 5 maneiras de usar IA generativa em seus aplicativos geoespaciais:

🔍 Melhore a busca por dados com pesquisa semântica
A pesquisa semântica melhora drasticamente os resultados de uma pesquisa lexica simples porque a IA entende o significado das solicitações, sem prestar atenção às palavras escolhidas.
A pergunta “Quando as lixeiras são recolhidas” encontrará resultados sobre “Política de coleta de lixo”, enquanto a pesquisa lexica não pode corresponder a nenhuma palavra.
Você pode ir além e usar uma abordagem híbrida (mesclando léxico e semântico) para ajustar sua pesquisa.

📄 Enriqueça seu conjunto de dados extraindo dados estruturados de texto não estruturado
Os LLMs podem extrair valores estruturados de dados não estruturados, como texto. Quando você tem apenas um título e/ou uma descrição sobre seu conjunto de dados, a IA pode extrair palavras-chave, temas ou qualquer outra informação contextual contida na descrição. Essas informações extraídas podem então ser indexadas para ajustar a pesquisa. Este método pode ser usado para enriquecer registros de metadados e conjuntos de dados.
Por exemplo, extrair pontos de vista de uma descrição de trilha

🗣️ Conduza seu aplicativo geoespacial com ferramentas e chamadas de função
Com a chamada de função, os modelos de IA fornecem uma maneira de especificar diferentes ações que o LLM deve entender de sua solicitação e chamar os métodos apropriados com os argumentos correspondentes diretamente do seu código. Você pode então conduzir seu aplicativo por solicitações naturais (texto ou voz).
Por exemplo: Adicione ciclovias ao mapa, ative o modo escuro etc.

🗺️ Desenvolva habilidades de inteligência de localização com modelos text2sql específicos
Modelos de IA específicos realmente brilham ao transformar uma solicitação do usuário em uma consulta SQL. Isso permite que o usuário solicite qualquer informação complexa oculta em seu banco de dados. O modelo definitivo para aplicações geoespaciais pode ser um modelo text2postgis que permite qualquer consulta espacial para sua aplicação, como junções espaciais, buffers, agrupamento, distribuições h3 e muito mais possibilidades.
Por exemplo: encontre todos os restaurantes a 1 km de qualquer hotel em Paris.

🥷 Crie seu chatbot personalizado com agentes
Com agentes, você pode usar LLMs para escolher uma sequência de ações a serem tomadas. Isso significa que a IA escolherá por conta própria quais métodos chamar, sequencialmente, para responder à sua solicitação. Uma dessas ações pode ser pedir esclarecimentos ao usuário sobre sua solicitação, criando uma conversa com o usuário. Além disso, ajuda a entender como a IA constrói os resultados, pois o agente está lhe dizendo o que ele está realmente fazendo para atender à sua demanda.

Por exemplo: encontre todos os restaurantes a 1 km de qualquer hotel em Paris.
📍 Extraindo a geometria de Paris
📍 Colocando todos os hotéis contidos nessa geometria
📍 Construindo um buffer de 1 km ao redor das geometrias de pontos de hotéis
📍 Colocando todos os restaurantes contidos nesses buffers

Como você vê, a IA Generativa oferece habilidades inestimáveis ​​para impulsionar seus aplicativos geoespaciais para o próximo nível e realmente ajudar seus aplicativos a serem realmente consumidos pelos usuários. Ao combinar todas essas técnicas, você pode acabar construindo um chatbot de inteligência de localização para resolver quaisquer preocupações territoriais e ajudar no processo de tomada de decisão em qualquer escala.

Fonte: webgis.tech
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