SoftwareentwicklungGIS & Geospatial
Einer Karte Fragen in normaler Sprache stellen
Eine natürlichsprachige Oberfläche für vorhandene GIS-Dienste. Nutzer tippen eine Frage so, wie sie sie einer Kollegin stellen würden, und erhalten die Antwort als gefilterten Layer auf einer interaktiven Karte.
Projektüberblick
Aufbau eigener Fähigkeiten, entwickelt gegen öffentliche GIS-Dienste.
- Location
- Betrieb im eigenen Rechenzentrum
- Team
- Ein kleines Team aus Backend-Entwicklung, angewandter KI und Frontend.
Stack
- Backend
- Python, FastAPI
- Data & AI
- Self-hosted open-weight language model, PostGIS, Elasticsearch
- Frontend
- React, TypeScript, Leaflet
- Integrations
- ArcGIS REST services
- Infrastructure
- Docker
Die Aufgabe und was sie gelöst hat
Technical challenge
Sprachmodelle erzeugen plausible Ausgaben, ob sie richtig sind oder nicht, also darf nichts davon ungeprüft auf eine Datenquelle losgelassen werden. Nutzer fragen zudem locker, mit vagen Begriffen und implizitem Kontext, während die darunterliegenden Dienste exakte Feldnamen und genaue Werte erwarten. Verschiedene Datenquellen beantworten verschiedene Arten von Fragen, sodass die Weiterleitung einer Frage an die richtige Quelle Teil der Aufgabe ist und kein Detail. Und ein selbst gehostetes Modell muss klein genug bleiben, um auf gewöhnlicher Hardware zu laufen, und die Übersetzung trotzdem verlässlich leisten.
Was wir gemacht haben
Eine Frage in normaler Sprache stellen und die passenden Objekte auf der Karte sehen, ohne eine Abfragesprache zu lernen. Arbeitet gegen Dienste, die eine Organisation bereits betreibt, statt eine Datenmigration zu verlangen. Liest über mehrere Arten von Datenquellen, sodass eine Frage aus derjenigen beantwortet wird, die die Antwort hält. Läuft vollständig auf der eigenen Infrastruktur der Organisation, mit einem selbst gehosteten Sprachmodell mit offenen Gewichten, sodass keine Daten das Haus verlassen.
Warum wir
Ausgangspunkt war, dass Fachleute, die ihre Daten verstehen, oft keine Antworten daraus bekommen, weil die Frage erst in einer Abfragesprache formuliert werden muss. Der daraus entstandene Entwurf zieht eine klare Grenze: Das Sprachmodell ist Übersetzer, nicht Ausführender. Es wandelt einen Satz in einen Abfrageausdruck um und hört dort auf. Anwendungscode prüft diesen Ausdruck, wendet ihn auf die passende Datenquelle an und liefert das Ergebnis zurück, sodass eine fehlerhafte oder unerwartete Modellausgabe sicher scheitert, statt die Daten zu erreichen. Der Betrieb zielt von Anfang an auf die eigene Hardware der Organisation, denn die natürlichen Nutzer sind Organisationen, deren Daten nicht an einen Drittdienst gehen dürfen.
Ergebnisse
Fachleute befragen Geodaten direkt, statt Anfragen über eine GIS-Fachkraft zu leiten, was eine Warteschlange beseitigt statt sie zu beschleunigen. Weil die Oberfläche vor Diensten sitzt, die eine Organisation ohnehin betreibt, kommt eine Fähigkeit hinzu, ohne dass migriert werden muss. Der Betrieb im eigenen Haus hält regulierte oder sensible Daten auf der eigenen Infrastruktur, und genau das macht den Ansatz für die Branchen tragfähig, die ihn am ehesten wollen.
Was wir geliefert haben
Eine Frage in normaler Sprache stellen und die passenden Objekte auf der Karte sehen, ohne eine Abfragesprache zu lernen.
Arbeitet gegen Dienste, die eine Organisation bereits betreibt, statt eine Datenmigration zu verlangen.
Liest über mehrere Arten von Datenquellen, sodass eine Frage aus derjenigen beantwortet wird, die die Antwort hält.
Läuft vollständig auf der eigenen Infrastruktur der Organisation, mit einem selbst gehosteten Sprachmodell mit offenen Gewichten, sodass keine Daten das Haus verlassen.