使用streamlit和chatgpt制作数据交互地图

点击Streamlit立即体验在线地图，如果碰到 app “休眠”的情况可以多点击“唤醒”。

最近 ChatGPT 大受欢迎。通过将网页地址内容发给 ChatGPT，它能生成建筑、景观或室内项目的项目特点，可以帮我们快速了解项目的情况。

例如，我们向 ChatGPT-4 咨询了谷德网站上的一个建筑项目——M 园区，上海 / AIM 恺慕建筑设计的相关内容：

ChatGPT 尝试调用网页浏览插件，但不久后返回了一个错误信息：

这是因为谷德网站做了反爬措施，不能直接浏览到信息。

所以，我们使用 ChatGPT-4 中的插件WebPilot来获取信息：

不过这样也存在一些不便，我们一次只能获取一个网站上项目的内容，太慢了。

所以我通过调用 Openai 的 API 接口实现了批量总结，使用的是 ChatGPT3.5-Turbo 版本（新版本的 API 太贵了所以才使用的 3.5），我们看看同样的项目返回的项目特点有什么差别：

这两个模型都指出了 M 园区的特点，那就是南北的“反差”和“融合”，完全符合我们的需求。

不仅如此，我还通过 ChatGPT 将项目的名称、设计公司、关键词、景观设计团队、设计师/设计团队、设计时间/开始时间、完成年份、占地面积(平方米)、建筑面积(平方米)、城市、项目地址、封面总结成 json 格式的文件。

M 园区的详细情况（下图）：

对比原网页页尾内容（下图），可以看到除了业主单位出错之外，其他内容都是正确的。

仔细看可以发现设计时间/开始年份：2015 年并不在上图中，而是在正文里（下图），ChatGPT 从“2015 年我们受邀设计一个公司总部：M 园区。”提炼出了设计时间。

如果你有过在网页上采集数据的经验就应该能发现，ChatGPT 帮我们解决了一个非常重要的难题：从非结构数据中获取结构化内容。

意思是，在采集网页数据时，我们不需要像往常一样，发现网页中的规律、或者用正则匹配来获取数据，比如标题一般在<h1>标签中，而是将内容发送给 ChatGPT 去提取数据。

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获取项目的定位点

因为要制作地图，我们得将获取到的地址转为坐标点，这部分使用百度或者高德的地理编码服务。

我用的是百度的地理编码服务，文档地址为：https://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding

我们回头看上文提到的项目：M 园区。文中给的地址是：项目地点：中国上海，没有在文字中提到场地，只有一张场地位置示意图：

我们的 ChatGPT3.5 模型不能提取足够详细的地址，所以在地理编码服务的时候，位置被标记到了错误的地点。

这是非常头疼的事情，可能需要大量的人工校正，所以如果获取的项目地址不够详细，那么坐标点则不准确。

制作地图

为了能找到一个免费制作地图的方法，我花了很多时间去查资料。

Google Maps API和Mapbox使用人最多，但是收费，并且前者国内不支持访问。ArcGIS也提供地图发布服务，当然也是收费的。

在国内，百度地图 API、高德（AMap）地图 API通常采用“免费+收费”的模式，这意味着他们提供了基础的免费服务，但对于超出免费额度的使用或高级功能可能会收取费用。

因为我熟悉 Python，Python 中有 leafmap 和 folium 两个流行的开源库，可以制作地图，但是光有地图还不能，我还得做成网页分析出来。

于是，我找到了streamlit包，利用 Python 脚本，就可以创建一个交互式网页，并且网页可以免费托管在 streamlit cloud 中，不需要自己花服务器的钱。

Streamlit 是一个强大的工具，它允许 Python 开发者快速构建网页应用，特别适合那些熟悉 Python 但不太了解网页编程语言的用户。

我将这个地图的储存库发布在了 Github：

以下是项目的截图，点击小标题可以跳转到网页：

（1） 🏠 导航页

这是项目的主页，提供了项目说明。

（2）💻 地图页面

更多说明可以访问仓库查看。

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写在最后

数据更新时间为 2023 年 8 月。

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