QGIS+ollama+deepseek+langchain

<think>嗯，用户想了解如何将QGIS、Ollama、DeepSeek和LangChain集成或使用。首先，我需要明确每个工具的作用和它们之间的潜在联系。 QGIS是开源的地理信息系统，用于处理地理数据。Ollama是本地运行大模型的工具，DeepSeek可能指深度求索公司的AI模型，而LangChain是用于构建基于语言模型应用的框架。用户可能希望将这些工具结合起来，比如用AI模型处理地理数据，或者通过LangChain整合流程。 接下来，我需要考虑集成的可能性。例如，使用LangChain调用Ollama运行的DeepSeek模型来分析QGIS中的地理数据。可能需要通过Python脚本将QGIS的数据导出，然后由LangChain处理，再返回结果到QGIS展示。 还要注意用户可能遇到的问题，比如环境配置、API调用、数据格式转换等。需要提供具体的步骤和示例代码，例如如何在QGIS中运行Python脚本，如何安装必要的库，如何处理可能出现的错误，比如中文乱码或模型响应问题。 另外，用户可能需要实际案例，比如自动化生成区域报告或空间数据分析。解决方案部分应涵盖常见问题的处理方法，如依赖冲突、网络连接问题等。需要确保引用的资料相关，比如QGIS的安装和使用教程，以及处理乱码的方法。 最后，生成的相关问题要覆盖集成中的各个技术点，帮助用户深入理解每个环节可能遇到的挑战和解决方法。需要确保回答结构清晰，步骤详细，代码示例正确，并且引用合适的参考资料。</think>### QGIS与Ollama/DeepSeek/LangChain集成使用指南 #### 一、技术栈功能定位 1. **QGIS**：开源地理信息系统，用于空间数据可视化、分析和地图制作[^2] 2. **Ollama**：本地化大语言模型运行框架，支持LLaMA、DeepSeek等模型部署 3. **DeepSeek**：深度求索公司开发的AI大模型，擅长数学推理和代码生成 4. **LangChain**：语言模型应用开发框架，支持工具链整合与工作流编排 #### 二、集成实现路径 **步骤1：环境准备** ```bash # 安装LangChain及地理数据处理库 pip install langchain qgis-processing geopy ``` **步骤2：QGIS数据接入** ```python # 在QGIS Python控制台中读取图层数据 layer = iface.activeLayer() features = [f.attributes() for f in layer.getFeatures()] geom_data = [f.geometry().asWkt() for f in layer.getFeatures()] ``` **步骤3：LangChain与Ollama集成** ```python from langchain_community.llms import Ollama ollama_llm = Ollama(base_url='http://localhost:11434', model="deepseek-chat") response = ollama_llm.invoke( f"分析以下地理数据：{features[:3]}，给出空间分布特征总结") ``` **步骤4：空间数据分析示例** ```python # 结合地理信息库进行坐标转换 from geopy.distance import geodesic def calculate_area(buffer_km): # 在QGIS中创建缓冲区 processing.run("native:buffer", { 'INPUT': layer, 'DISTANCE': buffer_km*1000, 'OUTPUT': 'memory:' }) return "缓冲区分析完成" # 通过LangChain工具封装 tools = [ Tool( name="BufferAnalysis", func=calculate_area, description="空间缓冲区分析工具" ) ] ``` #### 三、典型应用场景 1. **智能制图标注**：通过LLM自动生成地图标注文本[^1] 2. **空间数据语义查询**：使用自然语言查询地理数据库 3. **分析报告生成**：自动生成区域发展分析报告 ```python # 报告生成示例 report_template = """ 根据{region}地区{data_type}数据： 1. 识别前三大特征 2. 提出两个发展建议 """ chain = prompt | ollama_llm result = chain.invoke({ "region": "长江三角洲", "data_type": "经济密度分布" }) ``` #### 四、常见问题解决方案 1. **中文乱码处理**： - QGIS设置：`设置 → 选项 → 数据源 → 默认编码`选择GB18030[^4] - Python脚本添加编码声明： ```python import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') ``` 2. **模型响应异常**： ```python # 增加响应格式约束 structured_llm = ollama_llm.bind( response_format={"type": "json_object"}) ``` 3. **空间数据格式转换**： ```python from qgis.core import QgsGeometry # WKT与GeoJSON互转 geom = QgsGeometry.fromWkt("POINT(121.47 31.23)") geojson = geom.asJson() ``` §§ 相关问题 §§ 1. 如何在QGIS中调用Python实现批量空间数据分析？ 2. LangChain如何支持多模态地理数据（栅格/矢量）处理？ 3. Ollama本地部署大模型时如何优化GPU资源分配？ 4. 使用DeepSeek模型进行地理文本生成时的prompt设计技巧？ 5. QGIS插件开发如何整合AI模型接口？