Fugu-MT 論文翻訳(概要): Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation

論文の概要: Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01310v1
Date: Thu, 2 May 2024 14:19:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-03 16:24:55.040958
Title: Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation
Title（参考訳）: コーヒーリーフ病治療におけるRAG-Driven Precisionを用いたLCM課題の克服
Authors: Dr. Selva Kumar S, Afifah Khan Mohammed Ajmal Khan, Imadh Ajaz Banday, Manikantha Gada, Vibha Venkatesh Shanbhag,
Abstract要約: 本研究は、病気の識別にYOLOv8を、コンテキスト認識診断にRAG(Retrieval Augmented Generation)を応用した、革新的なAI駆動型精密農業システムを提案する。このシステムは、言語モデル(LLM)に関連する固有の制約に対処するために、洗練されたオブジェクト検出技術と言語モデルを統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This research introduces an innovative AI-driven precision agriculture system, leveraging YOLOv8 for disease identification and Retrieval Augmented Generation (RAG) for context-aware diagnosis. Focused on addressing the challenges of diseases affecting the coffee production sector in Karnataka, The system integrates sophisticated object detection techniques with language models to address the inherent constraints associated with Large Language Models (LLMs). Our methodology not only tackles the issue of hallucinations in LLMs, but also introduces dynamic disease identification and remediation strategies. Real-time monitoring, collaborative dataset expansion, and organizational involvement ensure the system's adaptability in diverse agricultural settings. The effect of the suggested system extends beyond automation, aiming to secure food supplies, protect livelihoods, and promote eco-friendly farming practices. By facilitating precise disease identification, the system contributes to sustainable and environmentally conscious agriculture, reducing reliance on pesticides. Looking to the future, the project envisions continuous development in RAG-integrated object detection systems, emphasizing scalability, reliability, and usability. This research strives to be a beacon for positive change in agriculture, aligning with global efforts toward sustainable and technologically enhanced food production.
Abstract（参考訳）: 本研究は、病気の識別にYOLOv8を、コンテキスト認識診断にRAG(Retrieval Augmented Generation)を応用した、革新的なAI駆動型精密農業システムを提案する。カルナタカのコーヒー生産セクターに影響を及ぼす病気に対処することに焦点を当て,言語モデルと高度なオブジェクト検出技術を統合し,Large Language Models (LLMs) に関連する固有の制約に対処する。本手法は, LLMの幻覚問題に対処するだけでなく, 動的疾患の同定と治療戦略も導入する。リアルタイム監視、協調データセット拡張、組織的関与により、多様な農業環境におけるシステムの適応性が保証される。提案システムの効果は、自動化を超えて、食料供給の確保、生活保護、環境に優しい農業の実践を促進することを目的としている。病気の正確な識別を容易にすることにより、このシステムは持続的で環境に配慮した農業に寄与し、農薬への依存を減らす。将来的には、RAG統合オブジェクト検出システムにおける継続的開発を構想し、スケーラビリティ、信頼性、ユーザビリティを強調している。この研究は、持続的で技術的に強化された食品生産へのグローバルな取り組みと整合して、農業のポジティブな変化のビーコンになることを目指している。

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