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农业垂直领域大语言模型构建流程和技术展望

文献类型： 中文期刊

作者： 张宇芹 1 ; 朱景全 2 ; 董薇 3 ; 李富忠 1 ; 郭雷风 3 ;

作者机构： 1.山西农业大学软件学院

2.全国农业技术推广服务中心

3.中国农业科学院农业信息研究所

关键词： 大语言模型;检索增强生成;LangChain;农业问答系统

期刊名称： 农业大数据学报

ISSN： 2096-6369

年卷期： 2024 年 6 卷 003 期

页码： 412-423

摘要： 随着互联网的普及，农业知识和信息的获取变得更加便捷，但信息大多固定且通用，无法针对具体情况提供定制化的解决方案。在此背景下，大语言模型（Large Language Models,LLMs）作为一种高效的人工智能工具，逐渐在农业领域中获得关注和应用。目前，LLMs技术在农业领域大模型的相关综述中只是简单描述，并没有系统地介绍LLMs构建流程。本文重点介绍了农业垂直领域大语言模型构建流程，包括数据采集和预处理、选择适当的LLMs基模型、微调训练、检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术、评估过程。以及介绍了LangChain框架在农业问答系统中的构建。最后，总结出当前构建农业垂直领域大语言模型的一些挑战，包括数据安全挑战、模型遗忘挑战和模型幻觉挑战，以及提出了未来农业垂直领域大语言的发展方向，包括多模态数据融合、强时效数据更新、多语言知识表达和微调成本优化，以进一步提高农业生产的智能化和现代化水平。

  • 相关文献

[1]基于大语言模型的智能问答系统研究综述. 任海玉,刘建平,王健,顾勋勋,陈曦,张越,赵昌顼. 2025

[2]GPT技术驱动的农业发展范式研究与展望. 李灯华,李干琼,许世卫,陈威. 2023

[3]基于大语言模型的《中国小麦品种志》信息提取. 韦一金,陈彦清,王秀东,樊景超. 2025

[4]基于GraphRAG的中国马铃薯新品种知识图谱构建. 韦一金,任有强,赵慧,樊景超,方沩,闫燊. 2025

[5]大语言模型驱动的科学数据自动分类研究. 黄永文,马玮璐,鲜国建,李娇,罗婷婷,孙坦. 2025

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