【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及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。
技术介绍
1、在现代农业中，农作物种植作为一种高经济价值的果树种植项目，面临着大量的数据信息和决策需求。然而，当前的农作物种植信息系统存在以下几个关键问题。首先，由于信息量大而散，传统的信息存储方法难以有效管理和存储这些海量数据，导致信息利用率低下。其次，如何将这些数据有效转化为可操作的知识，以指导农作物种植全周期过程中的决策，是一大挑战。
2、智能农业管理是一种通过应用现代科技和智能化技术来提高农业生产效益和管理水平的创新解决方案。它结合了物联网技术、大数据分析和人工智能等前沿技术，为农业领域的决策者提供全面、准确的数据和信息，帮助农民合理规划农业生产，提高农田利用率，优化农作物种植结构，以实现农业的可持续发展。智能农业管理系统的应用领域广泛，智慧农田管理：，通过应用传感器设备实时监测土壤湿度、温度、光照等环境因素，以及农作物的生长状态和需求。系统自动调整灌溉和施肥操作，确保农田处于最适宜的生长条件，提高作物...
【技术保护点】
1.一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述建立农作物知识图谱的向量知识库包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述构建问答检索大模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述在向量知识库检索用户提出的问题的相关上下文包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知...
【技术特征摘要】
1.一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述建立农作物知识图谱的向量知识库包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述构建问答检索大模型包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述在向量知识库检索用户提出的问题的相关上下文包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述在向量知识库检索用户提出的问题的相关上下文包括：
6.根据权利要求2所述的一种基于检索增强生成和大模型的农业知识智能问答方法，其特征在于，所述根据所述农作物种植知识的联系构建农作物知识图谱的向量...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵莹萍，潘明，窦文祥，孟祥宝，宋广鹏，熊征，蒋若兰，莫志鹏，
申请(专利权)人：深圳市现代农业装备研究院，
类型：发明
国别省市：
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