摘要
本发明的目的是提供一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答系统,该方法包括:建立农作物知识图谱的向量知识库;构建问答检索大模型;在所述向量知识库里检索用户提出的问题的相关上下文;所述问答检索大模型根据所述相关上下文对所述用户提出的问题进行回答。本发明能够整合和存储海量农作物种植数据,通过先进的知识图谱向量知识库技术和高效的检索机制,将这些数据转化为有价值的知识,并利用大模型的智能推理技术,将信息迅速、准确地提供给用户,支持荔枝种植全过程的决策需求。这种系统不仅提高了信息的利用率和决策的准确性,还大大提升了用户的使用体验,满足了现代农业对信息化和智能化的需求。
技术关键词
智能问答方法
知识图谱向量
智能问答系统
皮尔逊相关系数
计算机程序代码
智能推理技术
知识库技术
电子设备
可读存储介质
数据处理模块
现代农业
文本
答案
处理器
指令
决策
存储器
荔枝
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智能问答方法
智能问答交互方法
运维知识图谱
剩余寿命预测模型
答案
激光雷达图像
图像处理服务器
断线识别方法
纱线
纺织材料
图像
计算机程序代码
模型训练方法
初始误差
电子设备
高锰酸盐指数水质
隐马尔可夫模型
高光谱遥感影像
反演模型
反演方法