Оглавление

AWS Machine Learning Blog пишет, что Amazon Bedrock теперь предлагает инструменты для интеграции языковых моделей с геоинформационными системами, что открывает новые возможности для автоматизации пространственного анализа.

Типы геопространственных данных

Геопространственные данные ассоциируются с позицией относительно Земли (широта, долгота, высота). Численные и структурированные форматы включают:

  • Векторные данные – географические объекты (дороги, здания, границы городов), представленные как точки, линии или полигоны
  • Растровые данные – географическая информация (спутниковые снимки, температура, карты высот), представленная как сетка ячеек
  • Табличные данные – локационные данные (описания и метрики: среднее количество осадков, население, владение), представленные в таблицах

Языковые модели и их применение в GIS

Большие языковые модели (LLM) представляют подмножество фундаментальных моделей, способных преобразовывать входные данные (обычно текст или изображения) в выходные (обычно текст) через процесс генерации. Amazon Bedrock предоставляет комплексный сервис для создания приложений и агентов генеративного ИИ.

Типичные сценарии использования LLM в геопространственном контексте:

  • Суммаризация текста или документов
  • Вопросно-ответные системы с использованием RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • Цепочки рассуждений для поддержки принятия решений
  • Генерация синтетических данных для тестирования
  • Создание отчетов на основе инсайтов
  • Оркестрация инструментов и агентов

Интеграция LLM с GIS-системами — это не просто технологический тренд, а практическая необходимость. Обработка неструктурированных пространственных данных всегда была сложной задачей, и языковые модели действительно могут автоматизировать рутинные операции анализа, особенно когда речь идет о работе с документами, нормативными актами и метаданными.

RAG и агентские workflow в геопространственном контексте

RAG позволяет динамически внедрять контекстную информацию из базы знаний во время вызова модели. Этот подход дополняет пользовательский промпт данными из документов, таких как планы развития городов, отчеты или нормативные акты.

Базы знаний идеальны для неструктурированных документов с информацией на естественном языке. Когда ИИ-модель отвечает пользователю с информацией из RAG, она может предоставлять ссылки и цитаты на исходные материалы.

Схема архитектуры RAG, показывающая интеграцию языковых моделей и геопространственного анализа
Источник: aws.amazon.com

Поскольку геопространственные данные часто структурированы и находятся в GIS, можно подключить GIS к LLM с помощью инструментов и агентов вместо баз знаний.

Практические преимущества интеграции

Объединение GIS с возможностями LLM приводит к:

  • Упрощению анализа и исследования данных
  • Обнаружению новых инсайтов
  • Улучшенному принятию решений в реальном времени
  • Автоматизации сложных рабочих процессов

Amazon Bedrock предоставляет способ размещения и вызова моделей, а также интеграции ИИ-моделей с окружающей инфраструктурой, что особенно ценно для организаций, работающих с пространственными данными.