摘要
本发明公开了一种基于动态经验学习的GIS工作流优化方法,首先接收用户输入的自然语言GIS任务请求,利用大语言模型将其解析为结构化任务描述,同时结合静态GIS工具生成候选GIS工作流;然后从动态维护的工作流经验知识库中,检索与候选GIS工作流匹配的历史工作流执行经验,基于检索到的历史工作流执行经验,在大语言模型的辅助下,对候选GIS工作流进行优化,得到优化GIS工作流;最后执行所述优化GIS工作流,并捕获执行过程中的反馈信息,更新到工作流经验知识库中。本发明增强了对农林数据多样性和任务复杂性的适应能力,降低复杂农林业GIS任务的操作门槛并增强用户信任。
技术关键词
工作流优化方法
工作流执行
大语言模型
动态
自然语言
格式化
农林业
逻辑
画像
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门槛
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