背景：当前大模型实现业务数据问答问数问图问表已经初具规模，基础技术难题在FunctionCall和MCP的加成下已经没有技术门槛，核心是还是业务场景落地，规划一个合理的符合业务需求的AI应用场景是关键之所在，在自然资源、规划之中，地理信息GIS是作为其中重要一环，我们目前碰到普遍问题主要有？
1、我想直接AI问答数据库，查询某个项目是否三区三线合规？
2、AI智能问数，很多业务数据表并没有关联，如何将几十个甚至上百个数据关联起来，而不仅仅是单独问一个表？
3、现在很多GIS业务数据都是跟大数据挂接的，AI智能问图问表如何实现跟时空大数据结合，实现普通定制需要耗时很久的决策分析？
4、知识图谱输出是数据要素的一个关键内容，AI自动生成知识图谱，特别是地理知识图谱，梳理历史贯彻未来，串成一条图谱信息龙。
思考1：自然语言转SQL，TxtToSQL，封装空间功能ToSQL
这类从自然语言问答角度出发，2023年有SQLCoder这类的，需要先映射表结构模板，开发起来比较繁琐；经过2年的发展，阿里云的PolarDB for AI NL2SQL、百度的NL2SQL【借鉴了sqlcoder】，开源方面的SQLChat、Vanna等都可以直接接入pgsql\mysql等，有自定义sql模板能力，模块化设计扩展方便。
思考2：“定制”式AI生成，MCP封装空间工具箱
前面QGIS的MCP，高德地图的MCP，扣子空间的MCP扩展，dify的MCP扩展应该都了解过，作为万能的AI接口连接头，其实提供了跟当前业务接口一样的能力，只不过是从AI大模型层面的能力。以PostGIS为例，熟悉的都懂Postgis支撑了当前开源GIS需要的CRUD空间支撑能力，这里的关键是如何在定制和AI自动生成方面拿捏好分寸，输入文本包含的数据源、文本参数、查询条件、呈现目标等；如果阈值偏原始精确度，那可以定制写好对应的参数，比如表名、输出字段，如果阈值偏自由灵活，表名等参数都可以根据提示词映射对应。空间能力其实就是把空间算子：9交模型对应生成的各类相交、叠加、缓冲进行封装，也很好写，写完放入业务执行即可，复杂业务执行需要提示词和模板共同支撑。
思考3：搭建知识库形成知识图谱，引入空间做地理知识图谱
工具层面目前Neo4j LLM知识图谱构建器可以实现GraphRAG增强检索、动态图谱交互，RagFlow可以对文档进行自动切分划分自动形成知识图谱，核心算法还是向量嵌入Embedding和图神经网络算法，智能问图谱实现也是一条刚需线。
思考4：就说你要怎么搞吧？
一条傻瓜路线：开发MCP服务【服务端和客户端】——Dify MCP Agent工作流接入【Agent+MCP SSE插件+提示词工程】——ChatBI【输出图、文、统计图表、知识图谱、地图应用】。
一些建议：
1、目前AI大模型技术更新换代比较快，合理合适的使用工具框架是非常好的选择，比如针对多表多视图联合的智能问数，用PG-MCP-Server【pg sql数据库的MCP】直接来处理会比较好；
2、大数据问数分析有条件接入spark\mapreduce来做，在GIS领域可以选择Sedona、postgis聚合分析、GeoSpark等，在算力支撑下提升性能，提高效率，充分利用已有环境条件扩展支撑AI大模型；
这次就这么多。
