論文の概要: AgroLLM: Connecting Farmers and Agricultural Practices through Large Language Models for Enhanced Knowledge Transfer and Practical Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.04788v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 04:13:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-16 08:47:16.525712
• Title: AgroLLM: Connecting Farmers and Agricultural Practices through Large Language Models for Enhanced Knowledge Transfer and Practical Application
• Title（参考訳）: AgroLLM:知識伝達と実践的応用のための大規模言語モデルによる農家と農業実践の連携
• Authors: Dinesh Jackson Samuel, Inna Skarga-Bandurova, David Sikolia, Muhammad Awais,
• Abstract要約: AgroLLMは、Large Language Models(LLM)とRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを使用して、農業における知識共有と教育を強化するように設計されている。 4つの主要農業領域における性能評価のための3つの先進モデルの比較研究を行った。 RAGを用いたChatGPT-4o Miniの精度は93%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9643850583333375
• License:
• Abstract: AgroLLM is an AI-powered chatbot designed to enhance knowledge-sharing and education in agriculture using Large Language Models (LLMs) and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) framework. By using a comprehensive open-source agricultural database, AgroLLM provides accurate, contextually relevant responses while reducing incorrect information retrieval. The system utilizes the FAISS vector database for efficient similarity searches, ensuring rapid access to agricultural knowledge. A comparative study of three advanced models: Gemini 1.5 Flash, ChatGPT-4o Mini, and Mistral-7B-Instruct-v0.2 was conducted to evaluate performance across four key agricultural domains: Agriculture and Life Sciences, Agricultural Management, Agriculture and Forestry, and Agriculture Business. Key evaluation metrics included embedding quality, search efficiency, and response relevance. Results indicated that ChatGPT-4o Mini with RAG achieved the highest accuracy at 93%. Continuous feedback mechanisms enhance response quality, making AgroLLM a benchmark AI-driven educational tool for farmers, researchers, and professionals, promoting informed decision-making and improved agricultural practices.
• Abstract（参考訳）: AgroLLMは、Large Language Models(LLM)とRetrieval-Augmented Generation(RAG)フレームワークを使用して、農業における知識共有と教育を強化するために設計されたAIベースのチャットボットである。 AgroLLMは、包括的なオープンソース農業データベースを使用することで、誤った情報検索を減らしながら、正確で、文脈的に関連する応答を提供する。 このシステムは、FAISSベクターデータベースを利用して効率的な類似性探索を行い、農業知識への迅速なアクセスを確保する。 Gemini 1.5 Flash, ChatGPT-4o Mini, Mistral-7B-Instruct-v0.2の3つの先進的モデルの比較研究を行い, 農業・生活科学, 農業管理, 林業, 農業業の4つの主要農業分野における性能評価を行った。 主要な評価指標は、埋め込み品質、探索効率、応答関連性である。 その結果,HAGを用いたChatGPT-4o Miniの精度は93%であった。 継続的フィードバックメカニズムは応答品質を高め、AgroLLMは農家、研究者、専門家のためのAI駆動型教育ツールのベンチマークとなり、情報的な意思決定を促進し、農業プラクティスを改善します。

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