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...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。展开更多
文摘随着互联网的普及,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。
