論文の概要: Fine-Tuning and Evaluating Conversational AI for Agricultural Advisory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03294v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 10:18:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-09 01:20:08.11836
• Title: Fine-Tuning and Evaluating Conversational AI for Agricultural Advisory
• Title（参考訳）: 農業アドバイザリーのための会話型AIの微調整と評価
• Abstract要約: 大規模言語モデルは農業の助言を約束するが、バニラモデルは推奨されない勧告を示す。 本稿では,会話配信から事実検索を分離するハイブリッドLLMアーキテクチャを提案する。 インドのビハールで行われた作物とクエリの実験では、キュレートされたデータの微調整により、事実のリコールとF1が大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5839782776991492
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models show promise for agricultural advisory, yet vanilla models exhibit unsupported recommendations, generic advice lacking specific, actionable detail, and communication styles misaligned with smallholder farmer needs. In high stakes agricultural contexts, where recommendation accuracy has direct consequences for farmer outcomes, these limitations pose challenges for responsible deployment. We present a hybrid LLM architecture that decouples factual retrieval from conversational delivery: supervised fine-tuning with LoRA on expert-curated GOLDEN FACTS (atomic, verified units of agricultural knowledge) optimizes fact recall, while a separate stitching layer transforms retrieved facts into culturally appropriate, safety-aware responses. Our evaluation framework, DG-EVAL, performs atomic fact verification (measuring recall, precision, and contradiction detection) against expert-curated ground truth rather than Wikipedia or retrieved documents. Experiments across multiple model configurations on crops and queries from Bihar, India show that fine-tuning on curated data substantially improves fact recall and F1, while maintaining high relevance. Using a fine-tuned smaller model achieves comparable or better factual quality at a fraction of the cost of frontier models. A stitching layer further improves safety subscores while maintaining high conversational quality. We release the farmerchat-prompts library to enable reproducible development of domain-specific agricultural AI.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは農業の助言を約束するが、バニラモデルは支持できない勧告、具体的、行動可能な詳細を欠いた一般的なアドバイス、小作農のニーズと一致しないコミュニケーションスタイルを示す。 農業における高い利害関係において、推奨精度が農家の成果に直接的な影響をもたらす場合、これらの制限は責任ある展開に困難をもたらす。 専門家が計算したGOLDEN FACTS(原子的、検証済みの農業知識単位)上でLoRAとの微調整を監督し、ファクトリコールを最適化するハイブリッドLLMアーキテクチャを、検索したファクトを文化的に適切な安全に配慮した応答に変換する。 我々の評価フレームワークであるDG-EVALは、Wikipediaや検索された文書よりも専門家が作成した真実に対する原子的事実検証(リコール、精度、矛盾検出)を行う。 インドのビハールで、作物やクエリに関する複数のモデル構成の実験により、キュレートされたデータの微調整により、ファクトリコールとF1が大幅に改善され、高い関連性を維持していることが示された。 微調整された小さなモデルを使用することで、フロンティアモデルのコストのごく一部で、同等またはより優れた事実品質が得られる。 縫合層は、高い会話品質を維持しつつ、安全性のサブスコアをさらに向上させる。 我々は、ドメイン固有の農業用AIの再現可能な開発を可能にするため、ファーマーチャット・プロンプトライブラリをリリースする。

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