【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及茶叶种植与人工智能交叉，特别涉及一种基于大语言模型的茶叶智能问诊方法、装置、系统及存储介质。
技术介绍
1、茶作为世界三大最受欢迎的饮料之一，随着全球茶叶产业的迅速发展，世界茶园的种植面积、产量、消费量以及全球贸易量呈现着持续上升的趋势，但在生产过程中仍然存在一些亟待解决的问题，尤其是在茶叶种植、病虫害防治、气象灾害应对等方面，亟需更多的科技支持和创新手段。目前，茶叶产业的信息化程度低，缺乏高效的知识传递和问题解决平台。即使现代科技不断进步，现有的技术应用仍存在局限性，尤其是在智能化辅助决策和实时响应方面，仍存在较大差距。这种信息孤岛和技术壁垒，阻碍了茶产业现代化进程，影响了茶叶的产量和质量的稳定性。在这一背景下，构建一个准确且高效的茶叶智能问诊模型，为茶农提供及时、科学的决策支持成了一个亟待解决的问题。
2、近年来，随着人工智能的迅猛发展，大数据、深度学习、知识图谱和大语言模型等技术被广泛应用在知识问诊中，并展示出其强大的潜力。大语言模型能够很好的理解和生成自然语言，这增强了计算机对于复杂问题的理解能力。p>
3、中国专本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的茶叶智能问诊方法，其特征在于该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述茶叶领域知识语料库构建中，收集的茶叶专业知识数据涵盖常见的茶叶种植、加工、病虫害防治知识，并深入挖掘茶叶相关细分领域内容；所述通用大语言模型结合人工半监督构建语料库中，人工半监督由至少三位具有五年以上经验的茶叶专家进行多轮审核，从专业角度确保数据准确性与可靠性，进一步提升语料库质量；语料库存储结构采用Aplace结构，具体可分为Instruction、Input和Output三个部分；其中Instruction主要是描述任务类型和目标，Input...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的茶叶智能问诊方法，其特征在于该方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述茶叶领域知识语料库构建中，收集的茶叶专业知识数据涵盖常见的茶叶种植、加工、病虫害防治知识，并深入挖掘茶叶相关细分领域内容；所述通用大语言模型结合人工半监督构建语料库中，人工半监督由至少三位具有五年以上经验的茶叶专家进行多轮审核，从专业角度确保数据准确性与可靠性，进一步提升语料库质量；语料库存储结构采用aplace结构，具体可分为instruction、input和output三个部分；其中instruction主要是描述任务类型和目标，input是给定的上下文或问题内容，output是对应任务的正确答案或期望的模型生成内容，input并非必需结构。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述茶叶智能问诊大语言模型chattea构建中，所述基座模型采用在自然语言处理领域有优异表现且参数规模适配的开源模型，并在中文通用语料库上进行了预训练；具有良好的语言理解和生成能力，能够为茶叶智能问诊领域的知识学习提供坚实基础；
...【专利技术属性】
技术研发人员：吴文斗，周兵，王白娟，裴国权，刘自高，王贤，杨康，李凤良，
申请(专利权)人：云南农业大学，
类型：发明
国别省市：
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