論文の概要: ShapefileGPT: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Automated Shapefile Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12376v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:48:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:42:28.367629
• Title: ShapefileGPT: A Multi-Agent Large Language Model Framework for Automated Shapefile Processing
• Title（参考訳）: ShapefileGPT: 自動形状ファイル処理のための多言語大言語モデルフレームワーク
• Authors: Qingming Lin, Rui Hu, Huaxia Li, Sensen Wu, Yadong Li, Kai Fang, Hailin Feng, Zhenhong Du, Liuchang Xu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)を利用した革新的なフレームワークであるShapefileGPTを提案する。 ShapefileGPTはマルチエージェントアーキテクチャを使用し、プランナーエージェントがタスクの分解と監督を担当し、ワーカーエージェントがタスクを実行する。 評価のために,幾何演算や空間的クエリといったカテゴリのタスクを含む,権威教科書に基づくベンチマークデータセットを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.594821438139187
• License:
• Abstract: Vector data is one of the two core data structures in geographic information science (GIS), essential for accurately storing and representing geospatial information. Shapefile, the most widely used vector data format, has become the industry standard supported by all major geographic information systems. However, processing this data typically requires specialized GIS knowledge and skills, creating a barrier for researchers from other fields and impeding interdisciplinary research in spatial data analysis. Moreover, while large language models (LLMs) have made significant advancements in natural language processing and task automation, they still face challenges in handling the complex spatial and topological relationships inherent in GIS vector data. To address these challenges, we propose ShapefileGPT, an innovative framework powered by LLMs, specifically designed to automate Shapefile tasks. ShapefileGPT utilizes a multi-agent architecture, in which the planner agent is responsible for task decomposition and supervision, while the worker agent executes the tasks. We developed a specialized function library for handling Shapefiles and provided comprehensive API documentation, enabling the worker agent to operate Shapefiles efficiently through function calling. For evaluation, we developed a benchmark dataset based on authoritative textbooks, encompassing tasks in categories such as geometric operations and spatial queries. ShapefileGPT achieved a task success rate of 95.24%, outperforming the GPT series models. In comparison to traditional LLMs, ShapefileGPT effectively handles complex vector data analysis tasks, overcoming the limitations of traditional LLMs in spatial analysis. This breakthrough opens new pathways for advancing automation and intelligence in the GIS field, with significant potential in interdisciplinary data analysis and application contexts.
• Abstract（参考訳）: ベクトルデータは地理情報科学(GIS)における2つのコアデータ構造のうちの1つであり、地理空間情報の正確な保存と表現に不可欠である。 最も広く使われているベクトルデータフォーマットであるShapefileは、すべての主要な地理情報システムでサポートされている業界標準となっている。 しかし、このデータを処理するには、通常、専門的なGISの知識とスキルが必要であり、他の分野の研究者にとって障壁となり、空間データ分析における学際的な研究を妨げる。 さらに、大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理やタスク自動化において大きな進歩を遂げてきたが、GISベクトルデータに固有の複雑な空間的およびトポロジ的関係を扱う上で、依然として課題に直面している。 これらの課題に対処するために,我々は,シェープファイルタスクの自動化に特化して設計された,LLMを活用した革新的なフレームワークであるShapefileGPTを提案する。 ShapefileGPTはマルチエージェントアーキテクチャを使用し、プランナーエージェントがタスクの分解と監督を担当し、ワーカーエージェントがタスクを実行する。 我々は、Shapefileを扱うための特殊な関数ライブラリを開発し、Workerエージェントが関数呼び出しを通じてShapefileを効率的に操作できるように、APIドキュメントを包括的に提供した。 評価のために,幾何演算や空間的クエリといったカテゴリのタスクを含む,権威教科書に基づくベンチマークデータセットを開発した。 シェープファイルGPTは95.24%のタスク成功率を獲得し、GPTシリーズモデルを上回った。 従来のLLMと比較して、ShapefileGPTは複雑なベクトルデータ解析タスクを効果的に処理し、空間解析における従来のLLMの限界を克服する。 このブレークスルーによって、GIS分野における自動化とインテリジェンスを前進させる新たな経路が開かれ、学際的なデータ分析とアプリケーションコンテキストにおいて大きな可能性を秘めている。

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