maz2580/geospark

숙박 플랜 큰 언어 모델에 대한 검증 가능한 공간. 거리, topology, 좌표 참조 시스템 및 고도는 언어 모델에 의해 추정되지 않는 형상 엔진 및 공식 지형 모델에 의해 계산. 오픈 소스, 자체 호스팅, 툴을 호출 할 수있는 모든 모델에 의해 사용.

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GeoSpark는 예상치 못한 도구로 언어 모델을 제공합니다 compute 공간 답변 그들: geodesic 거리, 정확한 topology, 공식적인 datum 및 고도 변환, geocoding, 고각, 라우팅, 오픈 맵 데이터 및 실시간 환경 데이터. 각 결과는 그것의 근원을 나릅니다, licences, units and caveats, 그리고 믿을 수 없는 결과와 같은 보고 오히려 대략적인. GeoSpark는 또한 사용자의 자신의 datasets (vector 파일, LiDAR 포인트를 검사합니다 구름과 고도 모형) 침묵하는 협조 및 고도 과실을 위해 수시로 손상 공간 분석.

** 내용:** 동기 및 평가 역사 · 기능 · 액세스 및 설치 · 사용법 · 명령행 공용영역 · 평가 · 권한에 대한 유효성 · Limitations · Self-hosting · 출시 역사 · Data attribution · 개발 · 인용

GeoSpark Verifiable spatial reasoning for large language models. Distances, topology, coordinate reference systems and heights computed by a geometry engine and official geodetic models, not estimated by a language model. Open source, self-hostable, and usable by any model that can call a tool.

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GeoSpark provides language models with tools that compute spatial answers rather than estimate them: geodesic distances, exact topology, official datum and height conversions, geocoding, elevation, routing, open map data and live environmental data. Each result carries its sources, licences, units and caveats, and a result that cannot be computed reliably is reported as such rather than approximated. GeoSpark also checks users’ own datasets (vector files, LiDAR point clouds and elevation models) for the silent coordinate and height errors that most often corrupt spatial analyses.

Contents: Motivation and evaluation history · Capabilities · Access and installation · Usage · Command-line interface · Evaluation · Validation against authoritative sources · Limitations · Self-hosting · Release history · Data attribution · Development · Citation

Motivation and evaluation history

GeoSpark is evaluated against the models in current use, and its scope follows the gaps that those evaluations reveal.

• GeoSpark Bench v2. Across nine models of the time, small open-weight models (3.8B–9B parameters) answered numeric distance questions incorrectly about 95% of the time, and frontier APIs ranged from 25% to 95% correct. With GeoSpark’s tools, every model that issued valid tool calls answered 76–96% correctly; a 7B model running on a CPU improved from 5% to 76%.