基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 朱歌2; 张政1,2; 曹涟帅2; 马焜阳2; 徐欣悦2; 成毅2 |
| 刊名 | 地球信息科学学报
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| 出版日期 | 2025-09-11 |
| 卷号 | 27期号:09页码:2165-2176 |
| 关键词 | 地理空间人工智能 智能制图 DeepSeek 智能体 文生地图 LangChain |
| ISSN号 | 1560-8999 |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 【目的】地图编制涉及要素选取、符号化与注记配置等专业操作，存在制图过程复杂、效率不高等问题。基于大语言模型（LLM）的文生地图制图技术可以大大简化制图过程，提高了制图效率，但仍存在人工调试依赖度高、工具调用流程碎片化等问题。【方法】本文提出基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法，通过对自然语言指令的任务分解与工具自主适配，实现了从用户输入到可视化输出流程的自动化处理。研究以DeepSeek模型为核心，为地图要素配备制图工具及使用描述，分析模块结构及协作机理，构建了5类工具集，通过理解指令推理生成任务思维链，调用可视化工具实现自然语言到地图的跨模态映射。【结果】为检验智能体的有效性，分别以基于本地地图数据和网络地图服务的制图任务为对象，以DeepSeek-V3-0324和R1模型作为决策核心，完成了基于自然语言的自动制图任务。实验表明文生地图智能体可以在低工具复杂度任务中实现工具复用，并具备通过多工具链式调用完成高复杂度生成任务的能力。【结论】基于DeepSeek构建的智能体可以较好地完成文生地图任务，且通过40次重复实验发现：V3的执行效率是R1的6.56倍，平均执行效率约为6.29 s/step，对LangChain Agent的模块化适配性更优。 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215766]  |
| 专题 | 资源与环境信息系统国家重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 成毅 |
| 作者单位 | 1.中国科学院地理科学与资源研究所地理信息科学与技术全国重点实验室 2.信息工程大学地理空间信息学院; |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 朱歌,张政,曹涟帅,等. 基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法[J]. 地球信息科学学报,2025,27(09):2165-2176. |
| APA | 朱歌,张政,曹涟帅,马焜阳,徐欣悦,&成毅.(2025).基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法.地球信息科学学报,27(09),2165-2176. |
| MLA | 朱歌,et al."基于DeepSeek的文生地图智能体构建方法".地球信息科学学报 27.09(2025):2165-2176. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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