論文の概要: GeoPandas-AI: A Smart Class Bringing LLM as Stateful AI Code Assistant
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11781v1
- Date: Fri, 13 Jun 2025 13:42:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.813906
- Title: GeoPandas-AI: A Smart Class Bringing LLM as Stateful AI Code Assistant
- Title（参考訳）: GeoPandas-AI - ステートフルAIコードアシスタントとしてLLMを提供するスマートクラス
- Authors: Gaspard Merten, Gilles Dejaegere, Mahmoud Sakr,
- Abstract要約: 本稿では,このようなスマートクラスの設計を形式化し,PyPIパッケージマネージャにGeoPandas-AIのオープンソース実装を提供する。
コード生成とデータ解析のための会話インターフェースとLLMのステートフルな利用という革新的な組み合わせを通じて、GeoPandas-AIは、コードコパイロットのための新しいパラダイムを導入し、地理空間開発のためにインスタンス化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Geospatial data analysis plays a crucial role in tackling intricate societal challenges such as urban planning and climate modeling. However, employing tools like GeoPandas, a prominent Python library for geospatial data manipulation, necessitates expertise in complex domain-specific syntax and workflows. GeoPandas-AI addresses this gap by integrating LLMs directly into the GeoPandas workflow, transforming the GeoDataFrame class into an intelligent, stateful class for both data analysis and geospatial code development. This paper formalizes the design of such a smart class and provides an open-source implementation of GeoPandas-AI in PyPI package manager. Through its innovative combination of conversational interfaces and stateful exploitation of LLMs for code generation and data analysis, GeoPandas-AI introduces a new paradigm for code-copilots and instantiates it for geospatial development.
- Abstract（参考訳）: 地理空間データ分析は、都市計画や気候モデリングといった複雑な社会問題に取り組む上で重要な役割を担っている。
しかし、地理空間データ操作のための著名なPythonライブラリであるGeoPandasのようなツールを採用するには、複雑なドメイン固有の構文とワークフローに関する専門知識が必要である。
GeoPandas-AIはこのギャップに対処するため、LLMを直接GeoPandasワークフローに統合し、GeoDataFrameクラスをデータ分析と地理空間コード開発の両方のためのインテリジェントでステートフルなクラスに変換する。
本稿では,このようなスマートクラスの設計を形式化し,PyPIパッケージマネージャにGeoPandas-AIのオープンソース実装を提供する。
コード生成とデータ解析のための会話インターフェースとLLMのステートフルな利用という革新的な組み合わせを通じて、GeoPandas-AIは、コードコパイロットのための新しいパラダイムを導入し、地理空間開発のためにインスタンス化する。
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