Towards intelligent geospatial data discovery: a knowledge graph-driven multi-agent framework powered by large language models

doi:10.1080/13658816.2026.2724505

Towards intelligent geospatial data discovery: a knowledge graph-driven multi-agent framework powered by large language models

2026-09-03

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AI

DOI：10.1080/13658816.2026.2724505

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地学空间数据在数量、种类和时效性上的快速增长，已催生了高度分布式、异构化和语义不一致的数据生态系统。现有数据目录、门户和基础设施主要依赖基于关键词的搜索，语义支持有限，往往难以捕捉用户意图并导致检索性能不佳。为应对这一挑战，本研究提出了一种由知识图谱驱动的多智能体框架，用于智能地学空间数据发现，该框架由大型语言模型提供支持。该框架引入统一的地理空间元数据本体作为语义中介层，以对齐跨平台的异构元数据标准，并构建地理空间元数据知识图谱，以显式建模数据集及其多维关系。基于结构化表示，该框架采用多智能体协作架构执行意图解析、知识图谱检索和答案合成，形成可解释的闭环发现过程。结果表明，与传统系统相比，该框架显著提高了排名质量和召回率，并具有高意图匹配精度和发现过程的透明性。本研究展示了将地学空间数据发现推向更语义化、意图感知和智能化的范式的潜力，为下一代智能自主空间数据基础设施的发展提供了启示。

Keyword:

Geospatial data discovery

large language model

knowledge graph

multi-agent framework

autonomous GIS

Towards intelligent geospatial data discovery: a knowledge graph-driven multi-agent framework powered by large language models

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