一种基于大语言模型的主观城市性能可视化问答方法

本发明公开了一种基于大语言模型的主观城市性能可视化问答方法，其特点是利用大语言模型(LLMs)对用户的自然语言查询进行查询重写、知识库检索和提示集成等预处理程序，有效识别用户意图，并结合兴趣点(POIs)的语义信息和空间分布，通过语义自适应核密度估计算法生成准确的语义密度图，同时基于密度的空间聚类算法定位显著区域，分析不同尺度的地理关系，提供详细的交互式可视化回答。本发明与现有技术相比解决了城市性能问答这一复杂的可视化自动问答问题，通过大语言模型增强了主观城市性能分析对不同场景的适应性，提高了分析的准确性和泛化能力。该发明能够广泛应用在城市选址、旅行规划等多种实际应用场景中，有较高的实用价值与良好的发展前景。