AgriGPT：面向农业的大型语言模型生态系统
人工智能
2025-08-13 v1
摘要
尽管大型语言模型 (Large Language Models, LLMs) 已取得快速进展，但其在农业领域的应用仍有限，主要由于缺乏领域特定模型、精选数据集和健全的评估框架。为此，我们提出 AgriGPT，一个为农业用途定制的大型语言模型生态系统。其核心设计包括一个多主体可扩展数据引擎，系统性地将可信数据源整合进 Agri-342K 数据集，该数据集包含 342K 条高质量、标准化的问题-答案对。基于该数据集训练的 AgriGPT 支持广泛的农业利益相关者，从实践者到政策制定者。为提升事实依托，我们采用 Tri-RAG，即一种三通道检索增强生成框架，结合稠密检索、稀疏检索和多跳知识图谱推理，从而提高 LLM 的推理可靠性。为进行全面评估，我们引入 AgriBench-13K，一个包含 13 项任务的基准套件，涵盖不同类型和复杂度。实验表明，AgriGPT 在领域适应性和推理方面显著优于通用 LLM。除了模型本身，AgriGPT 代表了一个模块化且可扩展的农业 LLM 生态系统，包括结构化数据构建、检索增强生成和领域特定评估。本工作提供了一个可复用于开发科学和行业专用 LLM 的通用框架。所有模型、数据集和代码将公开，旨在赋能农业社区，尤其是资源匮乏地区，并推动开放且具有影响力的研究。
引用
@article{arxiv.2508.08632,
title = {AgriGPT: a Large Language Model Ecosystem for Agriculture},
author = {Bo Yang and Yu Zhang and Lanfei Feng and Yunkui Chen and Jianyu Zhang and Xiao Xu and Nueraili Aierken and Yurui Li and Yuxuan Chen and Guijun Yang and Yong He and Runhe Huang and Shijian Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.08632},
year = {2025}
}