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问答智能判断
  • 问题在农业知识数据库中进行检索
  • 通过人工智能算法对返回结果进行判断
  • 智能整合农业知识数据库专项检索结果与通用知识库通用检索结果
模型训练与优化
  • 通过检索增强生成（RAG）技术，对知识库问答模型进行训练
  • 在知识密集型任务中，减少模型幻觉，显著提高答案的准确性
  • 通过对训练后的模型使用实际应用数据和问答进行验证，评估模型性能
  • 根据评估结果，调整训练任务，调整训练过程的参数，实现模型的训练迭代
数据集与预处理
  • 使用大规模的农业专业知识库，利用中文检查工具识别和修正错误，确保数据质量和准确性
  • 知识库文件预处理，按照要点进行二次排版，提升模型的准确率
  • 按照不同主题分类进行分类归集，提高知识检索、应答效率及结果正确性
管理部门
整合调度农业资源，对农业种植进行综合指导，形成立体的保障和管理措施，促进农业产业的可持续发展
大型农企
建立科学体系的作物生长监控方式，将模型的种植建议与智慧农场系统整合，控制水、肥、农药使用情况，实现更加科学的种植过程，进一步提升产量
中小农户
提供更加科学、直接的指导，替代原有的依赖经验进行农事工作，解决农作物生长过程中遇到的问题，提升农业种植的可预知性，提高农户种植的积极性

多元数据采集
采集来自学术期刊与专业论文、互联网农业知识文章、农业书籍、权威机构的农业统计数据去除重复数据乱码、特殊字符等，确保数据质量和准确性

拓展应用领域
数字人的自然语言处理（NLP）能力，使其能够更准确地理解用户的意图和问题。应用于农业教育和培训领域，能够帮助用户提高农业生产技能和知识水平

自适应学习
具备自我学习和优化的能力，通过持续的数据分析和用户反馈，不断完善其决策准确性和用户交互体验，促进农业政策的科学制定和实施
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