GEE-OPs: An Operator Knowledge Base for Geospatial Code Generation on the Google Earth Engine Platform Powered by Large Language Models

📄 arXiv: 2412.05587v2 📥 PDF

作者: Shuyang Hou, Jianyuan Liang, Anqi Zhao, Huayi Wu

分类: cs.SE, cs.AI, cs.DB

发布日期: 2024-12-07 (更新: 2024-12-11)

💡 一句话要点

提出GEE-OPs知识库，提升LLM在Google Earth Engine平台上的代码生成能力

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Google Earth Engine 大型语言模型 代码生成 知识库 地理空间建模

📋 核心要点

  1. 现有方法难以兼顾GEE平台领域专家效率和跨学科用户的编码能力，阻碍了地理空间建模的广泛应用。
  2. 构建GEE算子知识库，利用AST和频繁项集挖掘技术，从大量GEE脚本中提取结构化算子知识。
  3. 实验表明，该知识库能有效提升LLM在GEE代码生成任务中的性能，最高提升幅度达30%。

📝 摘要（中文）

随着时空数据规模和复杂性的快速增长，在Google Earth Engine (GEE) 平台上进行地理空间建模面临双重挑战：提高领域专家的编码效率和增强跨学科用户的编码能力。为了应对这些挑战并提高大型语言模型 (LLM) 在地理空间代码生成任务中的性能，我们提出了一个框架，用于构建针对 GEE JavaScript API 量身定制的地理空间算子知识库。该框架包含算子语法知识表、算子关系频率表、算子频繁模式知识表和算子关系链知识表。通过利用抽象语法树 (AST) 技术和频繁项集挖掘，我们系统地从 185,236 个真实的 GEE 脚本和语法文档中提取算子知识，形成结构化的知识库。实验结果表明，该框架在算子知识提取方面实现了超过 90% 的准确率、召回率和 F1 分数。当与基于 LLM 的地理空间代码生成任务的检索增强生成 (RAG) 策略集成时，该知识库将性能提高了 20-30%。消融研究进一步量化了知识库构建中每个知识表的必要性。这项工作为地理空间代码建模技术的进步和应用提供了强大的支持，为构建领域特定知识库提供了一种创新方法，增强了 LLM 的代码生成能力，并促进了生成式人工智能技术在地理信息学领域更深入的融合。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决GEE平台上地理空间代码生成效率低下的问题。现有方法难以同时满足领域专家对编码效率的需求，以及跨学科用户对编码能力的需求。缺乏针对GEE平台特点的知识库，导致LLM在生成地理空间代码时效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是构建一个专门针对GEE JavaScript API的地理空间算子知识库，为LLM提供更准确、更全面的领域知识，从而提升其代码生成能力。通过检索增强生成（RAG）策略，将知识库中的信息融入到LLM的代码生成过程中。

技术框架：整体框架包括三个主要阶段：1) 算子知识提取：利用AST技术和频繁项集挖掘，从大量GEE脚本和官方文档中提取算子语法、关系、模式等知识。2) 知识库构建：将提取的知识整理成算子语法知识表、算子关系频率表、算子频繁模式知识表和算子关系链知识表等结构化形式。3) 代码生成：将构建的知识库与LLM结合，利用RAG策略，提升LLM在地理空间代码生成任务中的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个专门针对GEE平台的算子知识库，并将其与LLM结合，用于提升地理空间代码生成能力。与通用知识库相比，该知识库更具针对性，能够提供更准确、更有效的领域知识。

关键设计：知识提取阶段，使用AST解析GEE脚本，提取算子及其参数信息。频繁项集挖掘用于发现算子之间的频繁共现模式。RAG策略中，根据用户输入的问题，从知识库中检索相关知识，并将其作为LLM的输入，引导LLM生成更准确的代码。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架在算子知识提取方面实现了超过 90% 的准确率、召回率和 F1 分数。当与基于 LLM 的地理空间代码生成任务的检索增强生成 (RAG) 策略集成时，该知识库将性能提高了 20-30%。消融研究验证了各个知识表在知识库构建中的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化地理空间建模、遥感影像处理、环境监测等领域。通过提升LLM在GEE平台上的代码生成能力，可以降低地理空间分析的门槛，促进跨学科合作，加速相关领域的科学研究和应用开发。未来，该方法有望推广到其他领域特定平台，构建更广泛的领域知识库。

📄 摘要（原文）

As the scale and complexity of spatiotemporal data continue to grow rapidly, the use of geospatial modeling on the Google Earth Engine (GEE) platform presents dual challenges: improving the coding efficiency of domain experts and enhancing the coding capabilities of interdisciplinary users. To address these challenges and improve the performance of large language models (LLMs) in geospatial code generation tasks, we propose a framework for building a geospatial operator knowledge base tailored to the GEE JavaScript API. This framework consists of an operator syntax knowledge table, an operator relationship frequency table, an operator frequent pattern knowledge table, and an operator relationship chain knowledge table. By leveraging Abstract Syntax Tree (AST) techniques and frequent itemset mining, we systematically extract operator knowledge from 185,236 real GEE scripts and syntax documentation, forming a structured knowledge base. Experimental results demonstrate that the framework achieves over 90% accuracy, recall, and F1 score in operator knowledge extraction. When integrated with the Retrieval-Augmented Generation (RAG) strategy for LLM-based geospatial code generation tasks, the knowledge base improves performance by 20-30%. Ablation studies further quantify the necessity of each knowledge table in the knowledge base construction. This work provides robust support for the advancement and application of geospatial code modeling techniques, offering an innovative approach to constructing domain-specific knowledge bases that enhance the code generation capabilities of LLMs, and fostering the deeper integration of generative AI technologies within the field of geoinformatics.