Городские прогулки с интеллектом: новые возможности планирования маршрутов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи разработали систему, использующую искусственный интеллект для создания персонализированных и удобных пешеходных маршрутов по городу, учитывающих контекст и особенности местности.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система WalkRAG обрабатывает запросы пользователей, такие как прокладка маршрута от собора Парижской Богоматери до Эйфелевой башни, направляя их в модуль QUAG, который, в свою очередь, передает задачу в компонент пространственного планирования для построения маршрута и оценки его проходимости, после чего, используя языковую модель, ответ возвращается пользователю, обеспечивая возможность дальнейшего диалога и получения более подробной информации, например, о Марсовом поле, при этом запросы направляются в модуль информационного поиска для извлечения релевантных данных, которые также интерпретируются языковой моделью перед представлением пользователю.

Представлен WalkRAG — фреймворк, объединяющий большие языковые модели и пространственные данные для генерации когерентных и точных маршрутов, демонстрирующий превосходство над традиционными подходами.

Несмотря на впечатляющие возможности больших языковых моделей (LLM), их склонность к галлюцинациям и ограниченные способности к пространственному анализу представляют серьезную проблему для задач, связанных с городским планированием и туризмом. В данной работе, посвященной теме ‘Spatially-Enhanced Retrieval-Augmented Generation for Walkability and Urban Discovery’, предложен фреймворк WalkRAG, объединяющий LLM с данными о пространстве для генерации персонализированных пешеходных маршрутов. WalkRAG демонстрирует повышение точности и связности рекомендаций за счет эффективного извлечения и использования контекстной информации об окружении. Каким образом подобные системы могут способствовать созданию более удобных и привлекательных городских пространств для жителей и гостей города?

Пространственные Ограничения Языковых Моделей: Предчувствие Сбоя

Несмотря на впечатляющие успехи в обработке естественного языка и генерации текста, современные большие языковые модели (БЯМ) демонстрируют ограниченные возможности в задачах, требующих понимания пространственных отношений и контекста. В то время как БЯМ легко справляются с лингвистическими задачами, такими как перевод и написание статей, они часто терпят неудачу при решении проблем, связанных с ориентированием в пространстве, визуализацией объектов или интерпретацией географических данных. Эта сложность обусловлена тем, что БЯМ обучаются преимущественно на текстовых данных, в которых информация о пространстве представлена неявно и требует сложной интерпретации. В результате, модели испытывают трудности с установлением связей между словами и реальным физическим миром, что ограничивает их применение в областях, где пространственное мышление играет ключевую роль.

Традиционные большие языковые модели, несмотря на впечатляющие успехи в обработке текста, часто демонстрируют ограниченные возможности при интеграции реальной пространственной информации. Это приводит к тому, что их рекомендации и ответы могут быть неточными или попросту нерелевантными в контексте физического мира. Например, при планировании маршрута или поиске объектов, модель может игнорировать географические ограничения или не учитывать реальное расположение мест, выдавая непрактичные или даже абсурдные результаты. Данная проблема обусловлена тем, что модели обучаются преимущественно на текстовых данных, лишенных явной информации о пространственных отношениях и координатах, что затрудняет формирование у них адекватного понимания окружающего мира и его влияния на языковые конструкции.

Ограничения в пространственном мышлении существенно снижают применимость больших языковых моделей в таких областях, как городское планирование и создание персонализированных маршрутов. Например, при разработке оптимальных транспортных схем или предложении туристических маршрутов, модели, не учитывающие реальное расположение объектов и их взаимное влияние, могут выдавать непрактичные или нелогичные рекомендации. Это требует разработки более совершенных решений, способных интегрировать пространственные данные и контекстную информацию, чтобы обеспечить релевантность и полезность предоставляемых результатов. Необходимость в таких решениях обусловлена растущим спросом на интеллектуальные системы, способные эффективно решать задачи, требующие понимания окружающего пространства и навигации в нем.

Для преодоления ограничений в пространственном мышлении, современные языковые модели нуждаются в интеграции внешних знаний и применении специализированных методов. Исследования показывают, что простое увеличение объема обучающих данных недостаточно; необходима возможность сопоставления лингвистической информации с реальными пространственными данными, такими как географические координаты, карты и трехмерные модели. Разрабатываются подходы, включающие в себя использование баз знаний, геопространственных API и алгоритмов, позволяющих моделям “заякорить” свое понимание в физическом мире. Внедрение таких технологий позволяет значительно повысить точность и релевантность ответов, особенно в задачах, требующих пространственного анализа и планирования, открывая новые возможности для применения этих моделей в областях, связанных с навигацией, городским планированием и персональными рекомендациями.

Сравнение маршрутов LLM‑CB и WalkRAG для третьего пространственного запроса демонстрирует различия в подходах к поиску информации.

WalkRAG: Пространственный RAG для Пешеходной Доступности

WalkRAG представляет собой фреймворк Spatial Retrieval-Augmented Generation (Пространственное Расширение Генерации), предназначенный для создания пешеходных маршрутов в городской среде посредством диалогового взаимодействия. В отличие от стандартных RAG-систем, WalkRAG использует информацию о географическом расположении объектов и их пространственных взаимосвязях для генерации более релевантных и точных рекомендаций. Пользователь может задавать вопросы или уточнять предпочтения в диалоговом режиме, а система, используя полученные данные и внешние источники информации о проходимости улиц, формирует оптимальный пешеходный маршрут, учитывая факторы, влияющие на удобство передвижения.

В отличие от стандартных методов RAG (Retrieval-Augmented Generation), WalkRAG расширяет их возможности за счет интеграции пространственной осведомленности. Это достигается путем учета реальных географических данных, таких как координаты объектов, дорожная сеть и пешеходная доступность. Включение пространственного контекста позволяет системе формировать более релевантные и точные рекомендации при генерации пешеходных маршрутов, поскольку учитываются физические ограничения и возможности городской среды, что значительно повышает практическую ценность генерируемых маршрутов по сравнению со стандартными подходами RAG, не учитывающими географическое положение.

WalkRAG расширяет возможности больших языковых моделей (LLM) за счет интеграции внешних знаний о пешеходной доступности городской среды, контекстной информации и пространственных взаимосвязях. В систему включаются данные о параметрах, влияющих на удобство пешеходного движения — ширина тротуаров, наличие пешеходных переходов, освещенность, наличие зеленых зон и другие факторы. Кроме того, учитывается контекстная информация, такая как время суток, погодные условия и предпочтения пользователя. Пространственные взаимосвязи, определяемые географическими данными и картами, позволяют системе оценивать расстояния, маршруты и доступность объектов, что обеспечивает более точные и релевантные рекомендации при формировании пешеходных маршрутов.

Архитектура системы WalkRAG включает в себя несколько ключевых компонентов, обеспечивающих функциональность пространственного RAG. Выделяется специализированный модуль информационного поиска, отвечающий за извлечение релевантных данных о доступных маршрутах, достопримечательностях и инфраструктуре. Параллельно функционирует компонент пространственного рассуждения, который обрабатывает географические данные и учитывает пространственные взаимосвязи между объектами, такие как расстояние, доступность и связность маршрутов. Взаимодействие этих модулей позволяет системе генерировать маршруты с учетом как семантической релевантности запроса, так и реальных географических ограничений и характеристик городской среды.

Системная Архитектура и Ключевые Компоненты

Компонент информационного поиска использует библиотеку FAISS и систему хранения Snowflake Arctic Embed для эффективного поиска релевантных отрывков в большом корпусе данных, например, в наборе данных TREC Conversational Assistance Track. FAISS обеспечивает быстрый поиск ближайших соседей в векторном пространстве, что позволяет быстро находить наиболее релевантные отрывки. Snowflake Arctic Embed обеспечивает надежное и масштабируемое хранение векторных представлений текстовых данных, необходимых для функционирования FAISS и поддержания высокой производительности поиска.

Пространственный компонент системы использует данные OpenStreetMap в качестве основного источника информации о дорожной сети и географических объектах. Для определения пешеходных маршрутов и расчета оптимальных путей применяется алгоритм маршрутизации GraphHopper. Данный алгоритм учитывает различные факторы, такие как протяженность маршрута, наличие пешеходных дорожек и тротуаров, а также ограничения, связанные с движением пешеходов, что позволяет строить наиболее эффективные и безопасные маршруты для пользователей.

Компонент QUAG, функционирующий на базе языковой модели Llama 3.1 8B, отвечает за управление диалоговым интерфейсом системы. Он выполняет анализ пользовательских запросов, выделяя ключевые элементы и намерения, и на основе этого генерирует связные и логически обоснованные ответы. В процессе обработки запросов используется механизм понимания естественного языка (Natural Language Understanding, NLU), позволяющий корректно интерпретировать сложные вопросы и неоднозначные формулировки. Сгенерированные ответы формируются с учетом контекста беседы, обеспечивая последовательность и релевантность информации, предоставляемой пользователю.

В ходе тестирования системы WalkRAG было успешно проложено 4 маршрута, соответствующих всем требованиям задания, в то время как базовая модель LLM-CB не смогла построить ни одного полностью корректного маршрута. Данный результат демонстрирует значительное повышение точности построения маршрутов при использовании WalkRAG, указывая на эффективность предложенной архитектуры и используемых компонентов для решения задачи навигации и планирования пути. Преимущество WalkRAG подтверждается статистически значимой разницей в количестве корректных маршрутов по сравнению с базовой моделью.

В ходе тестирования системы WalkRAG было сгенерировано 6 частично корректных маршрутов, в то время как базовая модель LLM-CB не смогла предоставить ни одного. Данный результат демонстрирует улучшенные возможности WalkRAG в области планирования маршрутов, позволяя системе предлагать варианты, требующие незначительной корректировки со стороны пользователя для достижения конечной цели. Частичная корректность подразумевает, что предложенный маршрут включает в себя значительную часть верного пути, однако может содержать небольшие отклонения или не учитывать все оптимальные условия.

В ходе тестирования WalkRAG успешно обработал и корректно ответил на 20 информационных запросов, что значительно превышает результат LLM-CB baseline, который справился лишь с 12 запросами. Данное различие в эффективности указывает на улучшенные возможности системы WalkRAG в области извлечения релевантной информации и генерации связных ответов, что свидетельствует о более высокой точности и надежности системы в целом при предоставлении пользователям необходимых данных.

Влияние и Направления Дальнейшего Развития

Представленная система WalkRAG демонстрирует значительный потенциал пространственных фреймворков RAG (Retrieval-Augmented Generation) в решении актуальных задач городского планирования, развития туризма и создания персонализированных систем рекомендаций. Благодаря возможности привязки больших языковых моделей к реальным пространственным данным, WalkRAG позволяет создавать более точные и релевантные маршруты и рекомендации, учитывающие особенности городской среды и предпочтения пользователей. Этот подход открывает новые возможности для оптимизации транспортных потоков, улучшения навигации в городах и создания более привлекательных туристических предложений, а также для разработки интеллектуальных систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям горожан.

Система WalkRAG демонстрирует значительное повышение точности и релевантности при создании маршрутов благодаря интеграции больших языковых моделей (LLM) с информацией об окружающем пространстве. В отличие от традиционных подходов, которые полагаются исключительно на текстовые данные, WalkRAG учитывает географическое положение объектов, расстояния между ними и другие пространственные характеристики. Это позволяет генерировать маршруты, которые не только соответствуют запросам пользователя, но и учитывают реальные условия городской среды, что существенно улучшает пользовательский опыт и делает предложенные варианты более практическими и полезными. Пользователь получает не просто список мест, а логически выстроенный и удобный для реализации план, учитывающий как интересы путешественника, так и особенности локации.

Дальнейшее развитие системы WalkRAG предполагает расширение её возможностей за счёт включения более сложных алгоритмов пространственного рассуждения. Исследователи планируют интегрировать динамические источники данных, такие как информация о текущем трафике, погодных условиях и событиях, чтобы генерировать маршруты, адаптированные к реальному времени. Кроме того, ведётся работа над добавлением поддержки мультимодальных входов, включая изображения и аудио, что позволит системе воспринимать окружающую среду более комплексно и предлагать маршруты, учитывающие визуальные и звуковые ориентиры. Это позволит WalkRAG не просто планировать маршруты, но и понимать контекст окружающей среды, делая взаимодействие с ней более интуитивным и полезным для пользователя.

Представляется, что разработанная система WalkRAG способна стать ценным инструментом в создании более разумных, устойчивых и комфортных городских пространств. Основываясь на принципах пространственного поиска и генерации маршрутов, она позволяет не только оптимизировать туристические и повседневные перемещения, но и способствует более эффективному планированию городской инфраструктуры. Благодаря возможности учитывать различные факторы, такие как транспортная доступность, экологическая обстановка и культурные достопримечательности, WalkRAG открывает перспективы для создания индивидуализированных и экологически обоснованных маршрутов, способствующих улучшению качества жизни горожан и развитию устойчивого туризма. В перспективе, интеграция с динамическими источниками данных и мультимодальными входами позволит системе адаптироваться к изменяющимся условиям и предоставлять еще более точные и релевантные рекомендации, формируя основу для интеллектуальных городских систем будущего.

Исследование демонстрирует, что создание интеллектуальных систем — это не просто конструирование, а скорее взращивание, подобно саду. WalkRAG, объединяя возможности больших языковых моделей и пространственные данные, стремится не к идеальному решению, а к адаптивной экосистеме маршрутов. Как говорил Джон фон Нейманн: «В науке не бывает окончательных ответов, только более точные вопросы». Эта фраза отражает суть подхода, представленного в статье: система не стремится к абсолютной точности в планировании маршрутов, а предоставляет пользователю контекстно-зависимые рекомендации, учитывающие сложность и изменчивость городской среды. Акцент на пространственном мышлении и контекстной информации подчеркивает, что система должна не только отвечать на вопросы, но и предвидеть потребности пользователя, подобно опытному гиду.

Что дальше?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать сложность городской среды, лишь обнажает глубину нерешенных вопросов. WalkRAG, будучи попыткой привить языковым моделям понимание пространства, не устраняет фундаментальную проблему: данные о городах всегда неполны, устарелы и субъективны. Каждая идеально выстроенная пешеходная схема — это пророчество о будущей луже, о строительных работах, о внезапно закрытом кафе. Архитектура — это не структура, а компромисс, застывший во времени.

Вместо бесконечной гонки за «более точными» маршрутами, стоит задуматься о принятии неопределенности. Следующим шагом видится не совершенствование алгоритмов, а разработка систем, способных адаптироваться к непредвиденным обстоятельствам, предлагая не «оптимальный» путь, а набор правдоподобных вариантов, учитывающих текущий контекст и даже настроение прохожего. Технологии сменяются, зависимости остаются — и главная зависимость здесь — от постоянно меняющегося города.

И, пожалуй, самое важное: стоит помнить, что цель не в том, чтобы заменить прогулку по городу алгоритмом, а в том, чтобы помочь человеку увидеть в знакомых улицах что-то новое, неожиданное. Иначе все эти сложные системы окажутся лишь еще одним способом запереть себя в цифровой клетке, убегая от реальности, которая всегда оказывается богаче и сложнее любой модели.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04790.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 14:09