引言

地理知識圖譜通過形式化描述領(lǐng)域中的概念、實體及其關(guān)系，構(gòu)建起結(jié)構(gòu)化的地理知識表達(dá)體系，為復(fù)雜地理任務(wù)中的知識推理與決策支持提供了重要基礎(chǔ)。其在城市規(guī)劃、災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)、交通管理等場景中具有廣泛應(yīng)用價值，能夠支持語義空間分析與系統(tǒng)優(yōu)化，揭示地理現(xiàn)象間的潛在關(guān)聯(lián)，為科學(xué)研究和政策制定提供依據(jù)。然而，由于地理知識圖譜的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性和數(shù)據(jù)多源性，目前的構(gòu)建方法大多依賴專家知識和手工操作，導(dǎo)致時間成本和人力成本居高不下。同時，不同數(shù)據(jù)來源和應(yīng)用場景下的知識圖譜構(gòu)建過程缺乏通用性和靈活性，難以實現(xiàn)復(fù)用，嚴(yán)重制約了地理知識圖譜的可擴展性與實際應(yīng)用效果。

近年來，大語言模型憑借其強大的自然語言能力和推理規(guī)劃能力，為解決上述問題提供了新的思路。本文提出了一種基于大語言模型智能體的地理知識圖譜自動化構(gòu)建方案，旨在降低構(gòu)建成本并提高通用性。該方案利用大語言模型的能力設(shè)計自動解析與處理流程，并通過引入基于推理的反饋機制提升執(zhí)行成功率。在北京和長沙兩個城市的多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)上的實驗驗證了該方案的有效性，并為城市安全應(yīng)急提供了新方式，為地理知識圖譜的自動構(gòu)建提供了新范式。

本文主要貢獻(xiàn)可總結(jié)為如下三點：

（1)針對現(xiàn)有地理知識圖譜構(gòu)建過程依賴專家規(guī)則、效率低、通用性差等問題，本文首次提出一種融合大語言模型推理與規(guī)劃能力的地理大數(shù)據(jù)知識圖譜自動構(gòu)建新范式，實現(xiàn)從多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)到知識圖譜的端到端自動化生成。

（2)構(gòu)建包含規(guī)劃執(zhí)行單元、記憶單元、自主反思單元在內(nèi)的智能體體系，明確了內(nèi)容理解、實體對齊、關(guān)聯(lián)分析、質(zhì)量驗證等核心任務(wù)模塊，并結(jié)合檢索增強生成(RetrievalAugmented Generation, RAG)與自動化代碼生成實現(xiàn)了可復(fù)用的自動構(gòu)建流程。

（3)在北京和長沙兩地的多源異構(gòu)地理數(shù)據(jù)上開展實驗，結(jié)果表明所提出方法能夠高效生成高質(zhì)量的地理知識圖譜，并在城市安全應(yīng)急等典型應(yīng)用場景中展現(xiàn)出良好的實用性與可擴展性。

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作者信息：

劉穎1，2，李勇1

（1.清華大學(xué)電子工程系，北京100086；

2.湖南省長沙市雅禮中學(xué)，湖南長沙410001）