开启空间智能问答新时代：Spatial-RAG框架来了

为了提升大型语言模型（LLMs）在空间推理任务中的表现，研究人员开发了Spatial-RAG框架。该框架通过结合稀疏和密集检索机制，解决了传统空间问答系统难以处理自然语言中的复杂空间和语义关系的问题。Spatial-RAG分为三个关键阶段：构建空间候选集、计算空间相关性和多目标优化生成。实验结果显示，在纽约市和迈阿密的旅游数据集上，Spatial-RAG在交付率、空间和语义通过率等方面表现优异，显著提升了LLMs的空间推理能力，为旅游推荐、路径规划等应用提供了强大的支持。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/IXvhr0rhxzgJ1dOOBbTN7g