TransitGPT：基于生成式人工智能利用大语言模型与GTFS数据交互的框架
计算与语言
2024-12-11 v1 人工智能
应用统计
摘要
本文提出了一种利用大语言模型（LLM）回答关于通用交通Feed规范（GTFS）数据的自然语言查询的框架。该框架以名为TransitGPT的聊天机器人形式实现，代码为开源。TransitGPT通过引导LLM生成Python代码来提取和操作与查询相关的GTFS数据，然后在存储GTFS feed的服务器上执行该代码。它可以完成广泛的任务，包括数据检索、计算和交互式可视化，而无需用户具备GTFS或编程的广泛知识。生成代码的LLM完全由提示词引导，无需微调或访问实际的GTFS feed。我们使用GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet LLM在100个任务的基准数据集上评估TransitGPT，以展示其有效性和多功能性。结果表明，TransitGPT可以显著提升交通数据的可访问性和可用性。
引用
@article{arxiv.2412.06831,
title = {TransitGPT: A Generative AI-based framework for interacting with GTFS data using Large Language Models},
author = {Saipraneeth Devunuri and Lewis Lehe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06831},
year = {2024}
}