SEQ-GPT: LLM-assisted Spatial Query via Example
作者: Ivan Khai Ze Lim, Ningyi Liao, Yiming Yang, Gerald Wei Yong Yip, Siqiang Luo
分类: cs.AI
发布日期: 2025-08-14
💡 一句话要点
提出SEQ-GPT，利用LLM解决空间示例查询（SEQ）中复杂的位置搜索问题。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 空间查询 大型语言模型 自然语言处理 人机交互 空间数据 位置搜索 示例查询
📋 核心要点
- 现有在线地图等空间服务在复杂任务中用户体验受限，难以同时搜索多个相关位置。
- SEQ-GPT利用LLM的自然语言处理能力，实现更灵活的空间示例查询，并支持交互式反馈。
- 通过定制的LLM适配流程，SEQ-GPT将自然语言与结构化空间数据对齐，并进行了端到端演示。
📝 摘要（中文）
本文研究了空间示例查询（SEQ）这一扩展场景，即基于用户指定的示例联合搜索多个相关位置。为了使用自然语言进行更通用的SEQ搜索，我们引入了SEQ-GPT，这是一个由大型语言模型（LLM）驱动的空间查询系统。LLM的语言能力使得SEQ过程中能够进行独特的交互操作，包括要求用户澄清查询细节以及根据用户反馈动态调整搜索。我们还提出了一个定制的LLM适配流程，通过对话合成和多模型协作，将自然语言与结构化的空间数据和查询对齐。SEQ-GPT提供了一个端到端的演示，用于通过真实数据和应用场景扩展空间搜索。
🔬 方法详解
问题定义：现有空间服务在处理复杂空间查询，特别是需要同时搜索多个相关位置时，用户体验不佳。用户需要手动进行多次搜索，效率低下且难以表达复杂的空间关系。空间示例查询（SEQ）旨在解决这一问题，但如何有效地利用自然语言进行SEQ搜索仍然是一个挑战。
核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大自然语言理解和生成能力，构建一个交互式的空间查询系统SEQ-GPT。通过LLM，系统可以理解用户的复杂查询意图，并根据用户反馈动态调整搜索策略，从而提高SEQ搜索的准确性和效率。
技术框架：SEQ-GPT的技术框架主要包括以下几个模块：1) 自然语言查询理解模块：利用LLM解析用户输入的自然语言查询，提取关键的空间信息和约束条件。2) 空间数据检索模块：根据查询理解的结果，从空间数据库中检索候选位置。3) 交互式反馈模块：与用户进行多轮对话，澄清查询细节，并根据用户反馈调整搜索结果。4) 结果排序与展示模块：对检索到的候选位置进行排序，并以用户友好的方式展示搜索结果。
关键创新：SEQ-GPT的关键创新在于将LLM引入到空间查询系统中，实现了自然语言驱动的交互式SEQ搜索。与传统的基于关键词或SQL的空间查询方法相比，SEQ-GPT能够更好地理解用户的查询意图，并支持更复杂的空间关系表达。此外，SEQ-GPT还提出了一个定制的LLM适配流程，通过对话合成和多模型协作，有效地将自然语言与结构化的空间数据对齐。
关键设计：SEQ-GPT的关键设计包括：1) 使用预训练的LLM作为自然语言理解和生成的基础模型。2) 设计专门的对话模板，用于与用户进行交互式反馈。3) 构建包含空间信息的训练数据集，用于微调LLM，使其更好地适应空间查询任务。4) 采用多模型协作的方式，将LLM与传统的空间索引和检索技术相结合，提高搜索效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了SEQ-GPT系统，并通过实验验证了其有效性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但强调了SEQ-GPT能够通过自然语言交互和用户反馈，实现更灵活和准确的空间查询。该系统为扩展空间搜索提供了端到端的演示，并展示了LLM在空间信息服务领域的潜力。
🎯 应用场景
SEQ-GPT可应用于各种需要复杂空间查询的场景，例如：旅游规划（同时搜索多个景点和餐厅）、房地产搜索（根据多个房屋特征进行筛选）、城市服务（查找满足特定条件的一组公共设施）。该研究有望提升空间信息服务的智能化水平，改善用户体验，并为未来的智能城市应用提供技术支撑。
📄 摘要（原文）
Contemporary spatial services such as online maps predominantly rely on user queries for location searches. However, the user experience is limited when performing complex tasks, such as searching for a group of locations simultaneously. In this study, we examine the extended scenario known as Spatial Exemplar Query (SEQ), where multiple relevant locations are jointly searched based on user-specified examples. We introduce SEQ-GPT, a spatial query system powered by Large Language Models (LLMs) towards more versatile SEQ search using natural language. The language capabilities of LLMs enable unique interactive operations in the SEQ process, including asking users to clarify query details and dynamically adjusting the search based on user feedback. We also propose a tailored LLM adaptation pipeline that aligns natural language with structured spatial data and queries through dialogue synthesis and multi-model cooperation. SEQ-GPT offers an end-to-end demonstration for broadening spatial search with realistic data and application scenarios.