KI-Framework automatisiert geospatiale Dashboards mit Visual Prompting
Ein neues KI-Framework nutzt Large Language Models (LLMs), um interaktive geospatiale Dashboards automatisch aus benutzerdefinierten Eingaben wie UI-Wireframes, Anforderungen und Datenquellen zu generieren. Durch die Einbindung eines strukturierten Wissensgraphen werden Fachwissen und Kontext direkt in den Code‑Erstellungsprozess integriert, was zu präziseren und kontextsensitiven Code‑Vervollständigungen führt.
Der zentrale Mechanismus, Context‑Aware Visual Prompting (CAVP), extrahiert aus visuellen Layouts semantische Informationen und nutzt diese, um die LLM‑generierten Codes gezielt zu steuern. Zusätzlich sorgt ein selbstvalidierender Agent, der Pass@k‑Bewertungen und semantische Metriken kombiniert, für die Zuverlässigkeit der erzeugten Dashboards.
Die Pipeline liefert skalierbare React‑Basiskomponenten im MVVM‑Architekturmuster und unterstützt mehrseitige, voll funktionsfähige Interfaces. In Tests übertrifft das System herkömmliche Ansätze in Leistung und Funktionsumfang, während es gleichzeitig die Automatisierung von Code‑Generierung, Deployment und Chain‑of‑Thought‑Routinen demonstriert.
Das Ergebnis ist ein leistungsfähiges Werkzeug, das die Erstellung komplexer geospatialer Dashboards vereinfacht und Entscheidungsträgern robuste, datenbasierte Visualisierungen in kürzerer Zeit liefert.