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标题: 基于DeepSeek的iData智能数据工厂集成方法 [打印本页]

作者: R5MTQ 时间: 4 小时前
标题: 基于DeepSeek的iData智能数据工厂集成方法

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国家高度注重数字经济发展和智慧城市建设，先后出台了《“十四五”数字经济发展规划》《关于片面推进实景三维中国建设的告诉》等政策，推进地理信息产业与实体经济深度交融。在此背景下，我国地理信息产业持续发展，地理信息系统(GIS)技术已广泛运用于国土调查、资源管理、城市管理等范畴。同时，人工智能技术正深入改变着传统行业的运作方式，大数据、云计算与GIS的交融不断深化，推进实景三维中国建设进入新阶段，也促使传统GIS软件向智能化、自动化方向转型。

近年来，以变换器(Transformer)架构为代表的人工智能(AI)技术迅猛发展，生成式人工智能产品如GPT系列、深度求索(DeepSeek)等不断打破技术瓶颈，推进多行业智能运用落地。DeepSeek仰仗高效义务处理、疾速迭代和弱小的可扩展性，为地理信息数据处理提供了新的技术途径。目前，AI已初步运用于遥感影像解译、地物辨认、三维重建等地理信息消费环节，典型实际包括建筑物矢量提取、耕地动态监测、点云语义分类等，分明提升了数据处理的自动化程度。

但是，现有AI运用多集中于特定义务或独立场景，缺乏面向多模态、多义务的一体化智能集成框架，难以系统支持地理信息“采-编-存-用”全流程业务，尤其在处理高维、跨源、多尺度地理数据时，尚未构成协同高效、自顺应优化的技术体系。因此，如何将DeepSeek等先进AI才能深度融入GIS平台，构建智能化的地理信息处理链，已成为行业亟待打破的关键成绩。

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本文围绕DeepSeek与GIS平台交融方法展开研讨，重点探求自然言语交互、义务自动生成与多模态地理数据处理的一体化集成架构，以提升地理信息消费的智能化程度和业务呼应效率。

1 基于DeepSeek的智能采编实际方案

1.1 智能采编软件的架构和设计

1.1.1 架构设计

随着生成式人工智能与大言语模型(LLM)的疾速发展，智能系统正迈向更高自主性与泛化才能的新阶段。在地理信息范畴，LLM与GIS深度交融，完成了从自然言语指令解析、多步空间义务自动生成到结果可视化的全流程智能化，分明提升了空间分析的自动化程度。在此基础上，经过引上天理知识图谱与多模态语义了解，系统可以辨认复杂空间关系，支持语义推理与动态决策。在此背景下，本研讨构建了一种交融多模态感知、时空知识驱动与自主决策才能的地理信息智能体架构，聚焦知识问答与空间算子生成两大核心，以推进GIS业务智能化晋级。

该架构依托DeepSeek大言语模型与北方数码数据工厂(iData)构建知识问答与智能算子模块，前者提供专业地理信息解答，后者借助LLM生成Python代码并由智能采编软件执行，完成零代码空间分析。系统经过前端自然言语交互界面接收指令，中台自顺应网关完成语义解析与义务调度，后端对接iData等引擎，构成“地理知识了解-空间逻辑生成-服务闭环反馈”三级协同机制，从而分明提升数据消费与建库的全体效率。其中与iData数据工厂对接构成的智能化引擎架构如图1所示。

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图 1 iData智能化引擎架构

根据该架构，本文研讨设计出了iData数据工厂与DeepSeek相结合的智能采编软件，次要包括GIS平台层、DeepSeek集成层、DeepSeek服务层，生成知识问答与空间算子两大功能，其逻辑如图2所示。

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图 2 DeepSeek与GIS平台逻辑图

1.1.2 知识问答

知识问答次要为用户提供专业知识回答，并不直接操纵软件或者数据。

基于DeepSeek构建的地理信息知识库系统，经过预置向量数据库存储测绘范畴多源材料的向量化成果，深度交融GIS专业知识与LLM语义了解才能，支持上下文感知的多轮交互。

用户在智能采编软件中，逻辑途径为：用户问答(自然言语)→央求处理→地理信息知识检索→相似度检索→结构化呼应→呈现结果。用户经过界面发起自然言语发问，业务逻辑层接收成绩并停止初步处理；运用程序编程接口(API)网关将处理后的央求发送到DeepSeek集成层的知识检索器；知识检索器应用向量数据库停止地理信息知识检索；婚配到的知识内容前往到知识检索器，随后业务逻辑层将结果结构化处理后呈现给用户，完成专业地理知识与空间分析的智能化协同服务。

1.1.3 空间算子生成

空间算子生成，次要经过大言语模型生成Python代码的方式，自动产生空间运算的算子，并交给采编软件执行，以达到操作软件、处理数据的目的。

基于DeepSeek大言语模型和地理信息处理引擎，以及其对应的Python代码知识库，空间算子智能生成引擎完成了从自然言语到可执行代码的智能化转换。用户经过用户界面以自然言语描画空间分析义务，软件平台将央求转发DeepSeek集成层，DeepSeek集成层根据义务类型调用代码生成器，并应用LLM停止语义解析，提取义务类型、输入数据和输入要求，并结合预定义的Python代码知识库生成符合GIS平台(如iData数据工厂、ArcGIS)的二次开发规范的代码。生成的代码经过语法检查后，直接部署到地理信息处理引擎中执行，并最终经过用户界面呈现给用户。

用户在智能采编软件中，空间算子生成逻辑途径为：用户问答(自然言语)→央求处理→空间分析代码生成→代码生成央求→结构化呼应(平台执行代码，完成相应动作)。

1.2 DeepSeek集成层的关键完成

1.2.1 概述

DeepSeek集成层次要经过若干个模块完成，各个模块阐明如表1所示。各个模块均经过Python言语完成。

表1 DeepSeek API架构组件表

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Python言语中有很多开发库提供对大言语模型的操作，如OpenAI及其兼容库，可以直接衔接到本地或者远程部署的DeepSeek，并且提供了多种类型的API接口，以满足不同开发者在多样化场景下的需求。

1.2.2 简单API示例

1.用户央求功能：用户经过界面发起央求，该界面提供用户与DeepSeek停止对话的操作平台，方便用户输入需求和查看DeepSeek的回复内容。

2.知识检索器功能：用于将原始知识文件转换成向量文件，并处理知识查询央求，调用知识向量库停止相似度检索。

API调用样例代码：

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3.本地模型功能：在离线的形式下调用本地部署的模型对用户央求停止处理。

4.在线模型服务功能：在线形式下处理用户央求。

API调用样例代码：

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1.3 GIS平台层的关键完成

1.3.1 平台与DeepSeek的集成架构

本研讨基于iData平台重构GIS与DeepSeek的集成架构(图3)，以自然言语交互为入口完成智能化数据处理。

该架构次要包含三部分：①设计支持文本与语音的多模态输入接口，可将用户语义实时解析为标准指令，构成协同处理入口；②对GIS数据接口停止AI二次封装，应用DeepSeek的语义解析与知识库推理才能，将自然言语指令自动转化为可执行的空间数据操作，完成从义务需求到功能执行的无缝衔接；③改造GIS专业算法库，构建“AI调用算法-算法反馈优化AI”的双迭代闭环，根据用户需求智能婚配算法，并根据运转结果动态调整参数，完成复杂义务的自顺应优化。

在全体结构中，接口设计与二次封装共同构成用户交互界面，二次封装与算法库改造则构成地理信息处理引擎。该架构经过自然言语驱动与双向调优机制，分明提升系统灵敏性与处理精度。

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图 3 平台与DeepSeek的集成架构

1.3.2 平台与DeepSeek的交互流程

GIS消费平台与DeepSeek的数据交互流程严厉有序，确保数据的准确传输与高效处理。全体流程见图4。

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图4 消费平台与DeepSeek数据交互流程时序

知识查询模块提供地理信息系统相关知识查询服务，支持智能问答。空间分析模块经过LLM生成GIS分析代码，并由GIS Engine执行，完成复杂的地理计算，严厉的校验机制确保数据格式与计算结果的正确性。模块化架构使得消费平台与DeepSeek可以灵敏协作，满足不同业务场景的需求。

2 智能采编软件的运用实例

2.1 部署环境

本文基于iData数据工厂研发了智能采编模块。iData数据工厂是一款客户端/服务器(client/server)架构的地理信息采编软件，经过全本地化部署策略适配消费环境，满足测绘数据特殊保密需求。

2.1.1 硬件环境

以搭载AMD Ryzen 97945 HX处理器、NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop显卡和装备32GB内存的消费级笔记本电脑为测试基准，确保软件运转的流利性和波动性。

2.1.2 软件环境

iData数据工厂智能化引擎单机版的设计集成了支持混合架构的OLLAMA服务。基于LLM服务架构(LLM_Server)对DeepSeek言语模型停止了预训练，经过调用嵌入模型以及向量数据库(FastGPT)，共同构建了残缺的系统环境。

2.2 运用实际

2.2.1 智能问答

在测绘数据消费范畴，DeepSeek和FastGPT集成iData平台阐明、规范、测绘作业标准化流程及GIS知识库，构建了测绘数据消费智能问答系统。以1∶1000地形图项目为例，系统能在消费中实时解答技术成绩，根据设计书和平台规范自动生成标准项目规划，并且就详细知识范畴停止解答，如等高线的处理方法、居民地的采集思绪和土方计算的方法等。一切问答记录沉淀为项目知识资产，为后续义务提供可复用的规划、解答阅历等支持。相较常规形式，该方法分明提升了新手学习效率，降低了测绘门槛，表现了智能问答深度融入平台流程与项目实际的创新价值。

2.2.2 智能编辑

在测绘消费过程中，除数据采集外，数据转换、自动处理和修复等环节仍有一定工作量。当前消费形式正逐渐从依赖软件内置功能或二次开发转向以需求为导向的智能编辑系统，用户经过问答交互疾速生成数据处理流程，可大幅延长作业周期并简化消费流程。

例如，用户运用自然言语描画编辑需求：“找出RESNT层中未闭合的房屋面，并修复该未闭合房屋，最后统计修复数量。”DeepSeek接收指令后解析，根据iData接口相关知识库，确定完成该功能所需调用的接口和操作方法。经过调用iData的拓扑分析接口，检测RESNT层中的未闭合房屋面，应用自动修复算法停止闭合处理，确保拓扑残缺性(图5)。

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图5 房屋修复前后闭合状况对比

此外，基于AI自动生成的功能还包含高程点的导入导出、多段线交点计算、缓冲区分析、四参数转换、要素属性自动赋值等，均获得了良好的运用效果。

2.2.3 智能质检

DeepSeek结合iData平台的多模态数据交融才能及智能算子库，完成了数据处理、分析和质检流程的高度自动化。用户可经过自然言语指令驱动系统智能处理(图6)，DeepSeek解析语义后，调用iData中的拓扑检查、叠盖分析、属性分歧性验证等算子，疾速辨认建筑数据中的未闭合、堆叠、属性缺失等成绩(图7)。

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图6 自然言语指令驱动居民地面叠盖检查

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图 7 质检助手智能处理结果

实践运用表明，基于AI质检功能在房屋要素质检、房屋叠盖、超短线质检、折返线检查、属性残缺性或分歧性等质检项中表现优秀，可批量辨认并修复拓扑错误，大幅降低人工干涉并提升建筑数据处理效率。但是，其在等高线要素质检场景中存在局限，如“点曲矛盾”等复杂规则的处理精度不足，需依赖人工二次核查。当前该功能对显性拓扑错误处理效果分明，但对依赖高程逻辑、属性约束的复杂规则仍需结合人工校验，后续研讨将经过强化范畴规则引擎优化此类场景。

3 结束语

将DeepSeek与iData深度集成，经过智能问答、编辑和质检三大功能，可分明提升地理信息数据处理效率与准确性，为国土管理、资源监测提供高牢靠性支持。其创新在于：①用自然言语交互降低GIS运用门槛，协助非专业用户高效生成标准地图；②深度交融GIS知识库与操作手册，构建“知识-工具”闭环，完成从解答到流程自动化的全链路效率跃升，将复杂业务部署工夫紧缩至传统技术的1/60；③贯通数据采集、处理到运用构建的AI链条，大幅减少了人工干涉。

为持续深化运用，需打破范畴泛化性与数据安全瓶颈，运用专业词典与预训练提升言语解析精度，在自动化流程引入强化学习动态优化算子组合，并应用边缘计算轻量化部署降低延迟。平台经过优化模型推理效率与跨行业适配才能，为国土规划、数字孪生及元宇宙建设提供全要素、全场景、全周期的智能处理方案，推进地理信息消费从“工具赋能”向“自主决策”的跨越。

作者：广东北方数码科技股份有限公司吴龙祥郭振邹磊赖泽云

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