NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN ĐA TÁC TỬ (MULTI-AGENT LLM) TRONG TỰ ĐỘNG SINH BẢN ĐỒ ĐỊA LÝ
Từ khóa
DOI:
https://doi.org/10.34238/tnu-jst.14758Tóm tắt
Sự phát triển của GeoAI và trí tuệ nhân tạo tạo sinh đang làm thay đổi quy trình thu thập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý. Hướng tiếp cận GIS tự động (Autonomous GIS) tận dụng khảnăng hiểu ngôn ngữ tự nhiên và suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa tác vụ GIS từ yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, khi nhiệm vụ trở nên phức tạp với nhiều lớp dữ liệu, nhiều bước xử lý và các ràng buộc bản đồ học, các hệ thống đơn tác tử còn hạn chế về lập kế hoạch, kiểm soát lỗi và bảo đảm độ chính xác, nhất quán không gian của kết quả. Bài báo đề xuất một khung làm việc dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn đa tác tử (multi-agent LLM) cho bài toán tự động sinh bản đồ theo quy trình “ý định người dùng - truy xuất dữ liệu - phân tích không gian - trực quan hóa - đánh giá”. Kết quả thực nghiệm với dữ liệu thực từ OpenStreetMap, bao gồm các tác vụ như tạo vùng đệm và ghép nối không gian, cho thấy kiến trúc đa tác tử giúp tách biệt vai trò chức năng, nâng cao khả năng mở rộng và tăng tính minh bạch của quy trình tạo sinh bản đồ.Lượt tải
Tài liệu tham khảo
K. Janowicz, S. Gao, G. McKenzie, Y. Hu, and B. Bhaduri, “GeoAI: Spatially explicit artificial intelligence techniques for geographic knowledge discovery and beyond,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 34, no. 4, pp. 625-636, 2020, doi: 10.1080/13658816.2019.1684500.
Z. Li and H. Ning, “Autonomous GIS: the next-generation AI-powered GIS,” International Journal of Digital Earth, vol. 16, no. 1, pp. 4385-4407, 2023, doi: 10.1080/17538947.2023.2278895.
Z. Li, H. Ning, S. Gao, K. Janowicz, W. Li, S. T. Arundel, Y. Hu, and B. Bhaduri, “GIScience in the era of artificial intelligence: A research agenda towards autonomous GIS,” Annals of GIS, vol. 31, no. 1, pp. 1-18, 2025, doi: 10.1080/19475683.2025.2552161.
T. Brown et al., “Language models are few-shot learners,” Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, pp. 1877-1901, 2020.
J. Achiam et al., “GPT-4 technical report,” arXiv:2303.08774, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2303.08774.
Y. Zhang, C. Wei, S. Wu, Z. He, and W. Yu, “GeoGPT: Understanding and processing geospatial tasks through an autonomous GPT,” arXiv:2307.07930, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2307.07930.
E. Unlu, “ChatMap: Large language model interaction with cartographic data,” arXiv:2310.01429, 2023, doi: 10.48550/arXiv.2310.01429.
Q. Lin, R. Hu, H. Li, S. Wu, Y. Li, K. Fang, H. Feng, W. Yu, and X. Song, “ShapefileGPT: A multi-agent large language model framework for automated shapefile processing,” arXiv:2410.12376, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2410.12376.
C. Lee, V. Paramanayakam, A. Karatzas, Y. Jian, S. K. Ramchurn, J. Pottinger, S. Madden, S. Kim, L. D. Cruz, and D. Stamoulis, “Multi-Agent Geospatial Copilots for Remote Sensing Workflows,” arXiv:2501.16254, 2025, doi: 10.48550/arXiv.2501.16254.
H. Ning, Z. Li, T. Akinboyewa, and M. Just, “An autonomous GIS agent framework for geospatial data retrieval,” International Journal of Digital Earth, vol. 18, no. 1, 2025, doi: 10.1080/17538947.2025.2458688.
C. Sun, T. Lan, and Z. Wu, “Generative artificial intelligence and its applications in cartography and GIS: an exploratory review,” Journal of Geodesy and Geoinformation Science, vol. 8, no. 1, pp. 1-20, 2025, doi: 10.11947/j.JGGS.2025.0205.
C. Wang, Y. Kang, Z. Gong, P. Zhao, Y. Feng, S. Gao, and Q. Zhou, “CartoAgent: a multimodal large language model-powered multi-agent cartographic framework for map style transfer and evaluation,” International Journal of Geographical Information Science, vol. 39, pp. 1904-1937, 2025, doi: 10.1080/13658816.2025.2507844.
Government of Vietnam, “Resolution No. 40/NQ-CP on the Strategy for the Development of Vietnam’s Surveying and Mapping Sector and the Development of the National Geospatial Data Infrastructure to 2030, with a Vision to 2045,” (in Vietnamese), Mar. 27, 2023. [Online]. Available: https://datafiles.chinhphu.vn/ cpp/files/vbpq/2023/3/40-nq.signed.pdf. [Accessed Feb. 05, 2026].
K. S. Nguyen, T. V. Nguyen, and D.-B. Nguyen, “A systematic review of Artificial Intelligence in Geographic Information Systems,” in International Conference on Advances in Information and Communication Technology, Springer, 2023, pp. 20-31, doi: 10.1007/978-3-031-49529-8_3.
K. S. Nguyen, T. V. Nguyen, H. H. Ngo, and D. B. Nguyen, “Application of Large Language Models in Geographic Map Analysis and Visualization,” in International Conference on Advances in Information and Communication Technology, Springer, 2024, pp. 127-136, doi: 10.1007/978-3-031-80943-9_14.
Goong, “Top 4 map APIs in the Vietnamese market,” (in Vietnamese), 2023. [Online]. Available: https://goong.io/top-4-loai-map-api-tot-nhat-tai-thi-truong-viet-nam/. [Accessed Feb. 05, 2026].
G. Boeing, “OSMnx: A Python package to work with graph-theoretic OpenStreetMap street networks,” Journal of Open Source Software, vol. 2, no. 12, 2017, doi: 10.21105/joss.00215.
OpenStreetMap contributors, “Copyright and License,” OpenStreetMap, 2017. [Online]. Available: https://www.openstreetmap.org/copyright. [Accessed Feb. 05, 2026].
OpenStreetMap Foundation, “Attribution Guidelines,” OpenStreetMap Foundation Wiki, 2021. [Online]. Available: https://osmfoundation.org/wiki/Licence/Attribution_Guidelines. [Accessed Feb. 05, 2026].
OpenStreetMap Wiki contributors, “Overpass API,” OpenStreetMap Wiki, 2024. [Online]. Available: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API. [Accessed Feb. 05, 2026].
