AgroLLM：利用大型语言模型连接农民与农业实践，以提升知识传递与实际应用
计算与语言
2025-03-10 v1 人工智能
机器学习
摘要
AgroLLM 是一个基于大型语言模型（LLM）的 AI 聊天机器人，旨在利用检索增强生成（RAG）框架提升农业领域的知识共享与教育。该系统基于全面的开源农业数据库，提供准确、情境相关的响应，同时减少错误信息检索。系统利用 FAISS 向量数据库进行高效的相似性搜索，确保快速访问农业知识。本文对三种先进模型——Gemini 1.5 Flash、ChatGPT-4o Mini 和 Mistral-7B-Instruct-v0.2——进行了比较研究，以评估其在四个关键农业领域的性能：农业与生命科学、农业管理、农业与林业以及农业商业。关键评估指标包括嵌入质量、搜索效率和响应相关性。结果表明，搭载 RAG 的 ChatGPT-4o Mini 在准确率方面达到最高值 93%。持续的反馈机制提升了响应质量，使 AgroLLM 成为面向农民、研究者和专业人士的基准 AI 驱动教育工具，促进明智决策和改进农业实践。
引用
@article{arxiv.2503.04788,
title = {AgroLLM: Connecting Farmers and Agricultural Practices through Large Language Models for Enhanced Knowledge Transfer and Practical Application},
author = {Dinesh Jackson Samuel and Inna Skarga-Bandurova and David Sikolia and Muhammad Awais},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.04788},
year = {2025}
}