RAG系统在垂直领域的落地挑战：地理空间上下文感知的知识库检索增强

当用户问"朝阳区有哪些环保政策限制"时，传统的RAG系统只会返回一堆文本片段。但真正的痛点是：这些政策到底管哪些区域？我的项目地块在不在限制范围内？

这就是通用RAG在GIS垂直领域撞上的第一堵墙——它不懂空间。

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一、问题的本质：为什么通用RAG在GIS领域"水土不服"？

1.1 真实场景还原

想象一个城市规划局的日常工作：

用户提问："我想在朝阳区建一个化工厂，需要遵守哪些环保规定？"

传统RAG的回答流程：
1. 提取关键词："朝阳区"、"化工厂"、"环保规定"
2. 向量检索：找到相似度最高的3个政策文档片段
3. LLM总结：生成一段文字回复

❌ 问题出在哪？
- 用户不知道这些政策的**空间适用范围**
- 无法判断自己的地块**是否在管制区域内**
- 缺少**可视化展示**，纯文字难以理解

1.2 核心矛盾

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│         通用RAG的能力边界                     │
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