AgroLLM: Connecting Farmers and Agricultural Practices through Large Language Models for Enhanced Knowledge Transfer and Practical Application
AgroLLM: Kết nối nông dân và thực hành nông nghiệp thông qua các mô hình ngôn ngữ lớn để nâng cao chuyển giao kiến ​​thức và ứng dụng thực tế

Author: Dinesh Jackson Samuel, Inna Skarga-Bandurova, David Sikolia, Muhammad Awais | Year: 2025

Keywords: Computation and Language, Artificial Intelligence, Machine Learning

Abstract / Summary

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.


Bản dịch tiếng Việt:

AgroLLM là một chatbot hỗ trợ AI được thiết kế để tăng cường chia sẻ kiến ​​thức và giáo dục trong nông nghiệp bằng cách sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và khung Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG). Bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu nông nghiệp nguồn mở toàn diện, AgroLLM cung cấp các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh đồng thời giảm việc truy xuất thông tin không chính xác. Hệ thống sử dụng cơ sở dữ liệu vectơ FAISS để tìm kiếm sự tương đồng hiệu quả, đảm bảo truy cập nhanh chóng kiến ​​thức nông nghiệp. Một nghiên cứu so sánh ba mô hình tiên tiến: Gemini 1.5 Flash, ChatGPT-4o Mini và Mistral-7B-Instruct-v0.2 đã được thực hiện để đánh giá hiệu suất trên bốn lĩnh vực nông nghiệp chính: Nông nghiệp và Khoa học đời sống, Quản lý nông nghiệp, Nông nghiệp và Lâm nghiệp và Kinh doanh nông nghiệp. Các số liệu đánh giá chính bao gồm chất lượng nhúng, hiệu quả tìm kiếm và mức độ liên quan của phản hồi. Kết quả cho thấy ChatGPT-4o Mini with RAG đạt độ chính xác cao nhất ở mức 93%. Cơ chế phản hồi liên tục nâng cao chất lượng phản hồi, biến AgroLLM trở thành công cụ giáo dục tiêu chuẩn dựa trên AI dành cho nông dân, nhà nghiên cứu và chuyên gia, thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt và cải thiện các hoạt động nông nghiệp.

Full Document

Open in new tab
Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.