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Project Geospatial에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Project Geospatial 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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FOSS4G NA 2024 - Applying Large Language Models to Geospatial Search and Analysis - Jason Gilman

24:47
 
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Project Geospatial에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Project Geospatial 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

Jason Gilman from Element 84 discusses the integration of large language models (LLMs) with geospatial data to enhance search and analysis capabilities in his talk at FOSS4G NA 2024. Highlights 🌍 LLMs can bridge the gap between geospatial data and user inquiries, enabling effective search. 🤖 LLMs function like CPUs, processing natural language but lacking real-world awareness. 🌐 A “broker” system is essential to manage LLM’s capabilities and ensure deterministic outputs. 📊 The use of JSON and vector databases facilitates efficient data extraction and manipulation. 🗺️ Natural language geocoding allows users to specify geospatial queries easily. 💻 LLMs can generate SQL queries from natural language, streamlining database interactions. ⚡ Performance optimization is crucial, balancing prompt brevity with output quality. For more content like this check out www.projectgeospatial.com #Geospatial #AI #LLM #DataAnalysis #FOSS4G #NaturalLanguageProcessing #TechInnovation

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