# Почистване и калибриране на данни за добив

В този случай на употреба работим с набори от данни за добива, за да разберем разпределението и качеството на прибраните данни в целия блок. Използвайки свързания GeoPard MCP, LLM извлича статистически обобщения за първоначалния набор от данни за добива, засича нередности или шум от сензора и определя къде е нужно почистване или калибриране.

След като проверките на качеството приключат, LLM стартира работния процес на GeoPard MCP за почистване и калибриране с оптималните параметри.

{% hint style="success" %}
Уверете се, че GeoPard MCP е свързан, преди да стартирате този работен процес. Подробности за настройката са предоставени [тук](/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/geopard-mcp/svrzvane-na-geopard-mcp.md).
{% endhint %}

## Единичен набор от данни за добива

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L>" flowId="Zjf8Hpwf0Ykij1Dl5r4L" %}

### Преди

<figure><img src="/files/15a3cd8a39356f1e900f29a475519f5c184cc2b0" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### След

<figure><img src="/files/d30d1f88c19672124dc4cf35e00d3176b48d85a2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## Пакетно калибриране на набори от данни за добива

{% @arcade/embed url="<https://app.arcade.software/share/bibREyFI1hqQvPk7rBFq>" flowId="bibREyFI1hqQvPk7rBFq" %}

### Преди

<figure><img src="/files/226f091bbbba43eaac4a83ae0c6f57aeb8d9d571" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### След

<figure><img src="/files/0b37fda37cde9ca36ebd2350e9ba527e2baf7dba" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/bg/obikolka-na-produkta-ueb-prilozhenie/geopard-mcp/pochistvane-i-kalibrirane-na-danni-za-dobiv.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.