Die Orte geokodieren
Der Agent liest die Entitäten in deinem Wissensgraph und geokodiert jede Adresse und jeden Ortsnamen in Koordinaten. Er erfindet nie eine Koordinate — ist etwas zu mehrdeutig, um es aufzulösen, sagt er das, statt zu raten.
Karten-Canvas
Geokodierung hebt die Adressen und Orte, die bereits in deinem Graph stehen, auf eine Karte, und der Agent verfasst für jede Frage eine interaktive Karte. Hotspots, regionale Zusammenfassungen, Erreichbarkeit, Routen — und ein Feature, das du anklickst, führt direkt zurück zu seinem Knoten im Wissensgraph.
Von den Orten in deinem Graph zu einer thematischen Karte — geokodiert, verfasst und zurück zum Graph verknüpft.
Der Agent liest die Entitäten in deinem Wissensgraph und geokodiert jede Adresse und jeden Ortsnamen in Koordinaten. Er erfindet nie eine Koordinate — ist etwas zu mehrdeutig, um es aufzulösen, sagt er das, statt zu raten.
Er wählt die passenden Ebenen — Streuung, Heatmap, Choropleth, Routen — und berechnet neue räumliche Fakten wie Hotspots, Zusammenfassungen und Erreichbarkeit mit Kartentransformationen. Du verfasst sie, indem du einfach fragst, mit ganz normalen Worten.
Jeder kartierte Ort behält seine Position im Wissensgraph, sodass du räumliche Fragen über den gesamten Arbeitsbereich stellen kannst — und jedes Feature anklickst, um zu seinem Graphknoten zu springen.
Verwandelt Ortsnamen und Adressen in Koordinaten und verwandelt Koordinaten zurück in die Verwaltungsregion, in die sie fallen.
Heatmaps und Hex-Bins zeigen, wo sich Dinge häufen, sodass eine flache Liste von Punkten als Muster lesbar wird.
Fasst Punkte zu Bezirken zusammen und schattiert sie nach einer Rate — eine Punkt-in-Polygon-Aggregation, keine Vermutung.
Echte Einzugsgebiete nach Fahrzeit, echte Straßenrouten und das zeitlich Nächste — Abdeckung und Zugang, denen du wirklich vertrauen kannst.
Ein Zeit-Scrubber spielt nach, wie sich Hotspots und Regionen verschieben — Vorfälle, Sendungen, Rollouts, während sie sich entwickeln.
Jede Koordinate, Distanz und Klassengrenze wird von Bibliotheken und Diensten berechnet, nie vom Modell. Die Karte bleibt ehrlich.
Local-First. Die Karte wird aus deinem eigenen Wissensgraph verfasst, und ein Feature, das du anklickst, führt direkt zurück zu seinem Knoten.