我要用QGIS制作一个插件，使用Ollama本地部署的DeepSeek模型，用LangChain作为Agent框架开发，实现基于大模型的空间数据查询与分析。 我已经下载了Ollama,并部署了deepseek大模型，QGIS安装了Plugin Builder与Plugin Reloader插件，并创建了一个插件 [general] name=sample qgisMinimumVersion=3.0 description=just a sample version=0.1 author=cj [email protected] 帮我输出后续插件制作的完整的详细步骤

<think>嗯，用户想开发一个QGIS插件，集成本地部署的Ollama DeepSeek模型和LangChain框架来进行空间数据查询与分析。首先，我需要回忆QGIS插件开发的基本流程。记得之前有看过使用Plugin Builder生成模板，然后用Plugin Reloader调试的步骤。引用里提到Plugin Builder用来生成工程模板，Plugin Reloader用于动态重载插件，不用每次重启QGIS，这对调试很重要。[^1][^2] 接下来，用户的需求涉及集成大模型和LangChain，这可能需要在插件中添加处理自然语言查询的功能。可能需要设计一个界面让用户输入查询，然后调用本地部署的Ollama模型，通过LangChain的Agent框架解析请求，执行空间分析。这需要Python代码与QGIS的API交互，比如获取图层数据，执行空间查询等。 首先，应该用Plugin Builder创建插件的基本结构，设置必要的参数，比如类名、插件名等，如引用[5]提到的。然后，在生成的代码中添加自定义功能。可能需要修改生成的对话框文件，添加输入框和按钮，用于接收用户查询。 然后，需要处理Ollama的本地API调用，确保插件能通过HTTP请求与模型交互。同时，集成LangChain可能需要定义特定的Agent，使用其工具来解析查询并转换为QGIS可执行的操作，比如筛选特定图层的数据，进行缓冲区分析等。 在开发过程中，每次修改后使用Plugin Reloader重新加载插件，测试功能是否正常。这能节省大量时间，避免频繁重启QGIS。 还需要考虑异常处理，比如模型服务未启动时的提示，或者查询解析失败的情况。此外，界面设计要友好，可能需要进度条或状态提示，让用户知道处理进度。 测试阶段，需要准备不同空间数据，模拟各种查询，验证插件的响应是否正确。性能优化也很重要，尤其是处理大数据时的响应速度，可能需要异步处理或进度反馈。 最后，打包插件，确保依赖项如requests库（用于调用Ollama API）和langchain库正确包含，并提供安装文档，说明如何配置本地模型服务。 可能遇到的问题包括QGIS API的使用方法、LangChain Agent的定制，以及如何将自然语言转换为空间查询逻辑。需要查阅QGIS的Python API文档，确保正确调用地理处理功能。同时，确保LangChain的Agent能正确理解用户意图并生成正确的操作链。 总之，步骤大致分为环境准备、插件生成、功能开发、集成模型和框架、测试调试、打包发布。每个环节需要仔细处理，确保各部分协同工作。</think>### 详细开发流程（分步骤说明） #### 一、环境准备（需完成以下配置） 1. **安装基础工具** - QGIS 3.28+（推荐最新LTR版本） - Python 3.9+（需与QGIS内置Python版本一致） - 安装必要插件： ```bash # 在QGIS插件市场搜索安装 Plugin Builder # 生成插件模板[^4] Plugin Reloader # 动态加载调试插件 ``` 2. **部署本地AI服务** - 确保Ollama服务已本地运行并加载DeepSeek模型： ```bash ollama run deepseek ``` - 安装LangChain及相关依赖： ```bash pip install langchain langchain-community requests ``` #### 二、生成插件框架 1. **使用Plugin Builder创建模板** - 在QGIS菜单栏选择 `Plugins > Plugin Builder > Create New Plugin` - 填写关键参数（示例）： ``` Class name: DeepseekSpatialAgent Plugin name: DeepSeek Spatial Analyzer Module name: deepseek_spatial_agent ``` - 勾选 `Add a dockable widget`（用于创建交互界面）[^5] 2. **生成文件结构** 默认生成以下目录： ``` deepseek_spatial_agent/ ├── main_plugin.py # 主逻辑入口 ├── dockwidget.py # 界面交互代码 ├── dockwidget_base.ui # Qt Designer界面文件 └── metadata.txt # 插件元数据 ``` #### 三、功能开发（核心代码实现） 1. **修改界面文件 (`dockwidget_base.ui`)** - 使用Qt Designer添加以下控件： - 文本输入框：`txtQuery`（接收自然语言查询） - 按钮：`btnExecute`（触发分析） - 结果展示区：`textResult`（Markdown格式输出） 2. **集成LangChain Agent（`main_plugin.py`）** ```python from langchain.agents import AgentExecutor, create_structured_chat_agent from langchain_community.chat_models import ChatOllama from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate class DeepseekSpatialAgent: def __init__(self): # 初始化Ollama连接 self.llm = ChatOllama(base_url="http://localhost:11434", model="deepseek") # 定义空间分析工具集 self.tools = [ Tool( name="buffer_analysis", func=self.buffer_analysis, description="对指定图层进行缓冲区分析" ), # 添加更多工具... ] # 构建Agent self.agent = create_structured_chat_agent(self.llm, self.tools) self.agent_executor = AgentExecutor(agent=self.agent, tools=self.tools) def run_query(self, query: str): """执行自然语言查询""" response = self.agent_executor.invoke({"input": query}) return response["output"] def buffer_analysis(self, layer_name: str, distance: float): """QGIS空间分析实现示例""" layer = QgsProject.instance().mapLayersByName(layer_name)[0] # 调用QGIS处理算法生成缓冲区 result = processing.run("native:buffer", { 'INPUT': layer, 'DISTANCE': distance, 'OUTPUT': 'memory:' }) QgsProject.instance().addMapLayer(result['OUTPUT']) return "缓冲区分析已完成" ``` 3. **绑定界面事件（`dockwidget.py`）** ```python def run_analysis(self): query = self.dockwidget.txtQuery.text() result = self.plugin.run_query(query) self.dockwidget.textResult.setMarkdown(result) ``` #### 四、调试与优化 1. **动态加载测试** - 使用Plugin Reloader加载插件（快捷键 `Ctrl+Shift+P`） - 修改代码后通过Reloader快速更新 2. **性能优化技巧** - 对大型空间数据启用异步处理： ```python from qgis.core import QgsTask, QgsMessageLog class AnalysisTask(QgsTask): def __init__(self, plugin, query): super().__init__("AI Spatial Analysis") self.plugin = plugin self.query = query def run(self): try: self.result = self.plugin.run_query(self.query) return True except Exception as e: QgsMessageLog.logMessage(str(e), "DeepSeek Plugin") return False def finished(self, success): if success: self.plugin.dockwidget.textResult.setMarkdown(self.result) ``` #### 五、部署与发布 1. **打包插件** - 生成ZIP压缩包（需包含`metadata.txt`和图标文件） - 通过QGIS插件管理器本地安装测试 2. **编写文档** 需包含以下内容： - Ollama服务的安装配置说明 - 支持的自然语言查询示例： ``` "显示所有人口大于100万的城市的10公里缓冲区" "找出河流50米范围内坡度大于15度的区域" ``` ### 关键技术验证点 1. **QGIS API调用** 使用 `QgsProject.instance().mapLayers()` 获取图层数据 2. **LangChain Agent设计** 结构化工具需明确定义输入参数类型（如`layer_name: str`） 3. **异常处理机制** 捕获Ollama服务连接错误： ```python except requests.exceptions.ConnectionError: QgsMessageLog.logMessage("Ollama服务未启动", level=Qgis.Critical) ``` ###