基于生成式人工智能的“農業知識AI助手”設計

一、生成式人工智能對推動實現鄉村振興意義重大

自黨的十九大報告中首次提出鄉村振興戰略以來，到2024年2月，黨和國家已累計出臺12個指導“三農”工作的中央一號文件，足見國家對“三農”問題的重視。同時，黨和國家也高度重視借助數字技術推動“三農”發展，《“十四五”國家信息化規劃》于2021年將數字鄉村列為優先發展領域，次年發布的《數字鄉村發展行動計劃（2022—2025年）》則進一步強調加速推進數字鄉村建設[1，旨在利用信息化力量引領并驅動鄉村振興。2023年4月，中央網信辦、農業農村部、國家發展改革委、工業和信息化部、鄉村振興局等五部門又聯合發布了《2023年數字鄉村發展工作要點》，明確了包括糧食安全數字化保障在內的十項關鍵任務，為數字鄉村的深入發展提供了堅實的政策支撐與方向指引。2024年5月，中央網信辦、農業農村部、國家發展改革委、工業和信息化部聯合印發《2024年數字鄉村發展工作要點》[2]，通知要求，深入貫徹落實鄉村振興的重要指示批示精神和中央經濟工作會議、中央農村工作會議精神，認真落實中發［2024]1號《中共中央國務院關于學習運用“千村示范、萬村整治”工程經驗有力有效推進鄉村全面振興的意見》部署要求，深入實施《數字鄉村發展戰略綱要》《數字鄉村發展行動計劃（2022—2025年）》，以信息化驅動引領農業農村現代化，促進農業高質高效、鄉村宜居宜業、農民富裕富足，為加快建設網絡強國、農業強國提供堅實支撐。

從技術邏輯層面來說，生成式人工智能App的使用具有堅實的技術基底和廣泛的用戶群體，比如，僅發布不到兩年的ChatGPT累計用戶已超過1億，成為最快破億的互聯網應用[3]。從國內情況來看，據統計，截至2023年12月，我國網民使用手機上網的比例已穩固在 9 5 % 以上，隨著農村網絡基礎設施的日益完善，農村地區網民規模持續擴大，預計超過3.2億人，農村地區互聯網普及率則從2018年12月的 3 8 . 4 % 躍升至2023年12月的約 6 5 % 以上[4。這一顯著增長得益于自2018年起持續推進的數字鄉村建設行動，數字技術不僅深度賦能“三農”領域，有效提升了發展效能，還極大地促進了鄉村居民生活方式的現代化轉型，有力支撐了村民對“日益增長的美好生活需要”的追求。生成式人工智能以軟件形態嵌入手機、平板、電腦等電子設備，憑借其低門檻、易操作和高親和力等特點，能輕松融入數字鄉村建設，減輕鄉村對硬件更新的負擔。它不僅適應鄉村現有技術與受眾環境，還可助力豐富數字鄉村建設的理論與實踐，促進生成式AI在鄉村建設中的廣泛應用。

二、生成式人工智能適配農業領域的意義和途徑

生成式人工智能（GAI）在近年來取得了顯著進展，其在文本生成、圖像合成、語音模仿等多領域展現出了驚人的能力。然而，盡管GAI在娛樂、教育、文學創作等方面表現亮眼，但在專業領域，尤其是農業這樣的知識密集型行業，通用型的生成式AI模型卻顯得有些捉襟見時。農業領域不僅需要深厚的專業知識，還涉及復雜的生態系統、作物生長周期、病蟲害防治、土壤管理等多個層面，這些都需要精準且專業的解答，而這正是當前通用AI模型所難以觸及的深度。

為了解決這一問題，開發專門針對農業領域的生成式AI系統勢在必行。這樣的系統應該融合農業專家的知識和經驗，具備深度學習和自然語言處理的能力，以便能夠理解和生成農業領域的專業內容。具備這些能力不僅意味著系統需要被訓練以掌握大量農業相關文獻、研究報告、歷史數據，還需要能夠實時更新，以反映最新的科研成果和農業實踐。

一個理想的農業專用生成式AI系統，應當能夠迅速響應農民關于病蟲害防治的具體詢問，給出針對性的建議；能夠分析土壤樣本數據，推薦最合適的肥料類型和施用量，甚至能夠預測天氣變化對農作物的影響，提出相應的應對策略。這種AI系統就像一位全天候的農業顧問，隨時準備為用戶提供專業、個性化的指導，極大地提高了農業生產效率，減少了決策失誤的風險。

構建農業領域的生成式AI系統，不僅是技術上的挑戰，也是對農業知識體系的深度挖掘和整合。它要求跨學科的合作，包括計算機科學家、數據工程師、農業專家和政策分析師等多方面的共同努力。同時，為了確保系統的準確性和實用性，還需建立一套完善的驗證和反饋機制，以便持續優化模型，使其更加貼近實際需求。

三、生成式人工智能一“農業知識AI助手”的系統分析

設計一個針對農村農業領域的生成式人工智能應用系統，考慮其可行性和需求是確保項目成功的關鍵。系統分析階段旨在明確系統的目標、功能需求、邊界和約束條件。在這個階段，分析人員會與利益相關者溝通，理解他們的問題和需求，并確定系統如何滿足這些需求。

（一）技術可行性分析

生成式技術可行性評估涉及確定現有技術能否支撐系統的核心功能。在本系統中，關鍵的技術點包括：

自然語言處理（NLP）：用于理解農民提出的復雜問題和提供準確的回答。

深度學習和生成式AI：使系統能夠生成自然流暢、信息豐富的答案。

移動應用開發：確保應用程序能夠在農民常用的便攜式設備上運行良好。

網絡通信：考慮到農村地區可能存在的網絡覆蓋限制，需要優化數據傳輸并設計離線模式。

（二）操作可行性分析

系統設計時，操作可行性是必須關注的一個問題，系統在目標環境中的實用性和用戶友好性是系統能否生存的關鍵。這部分設計的重點在于以下幾點：第一，用戶界面設計，即創建簡單直觀的操作界面，便于不熟悉技術的農業從業者使用；第二，要充分實現本地化，考慮到農村用戶的教育背景和語言習慣，確保信息的準確傳達，甚至要能夠被訓練并識別方言；第三，要有離線功能，即開發離線緩存機制，以應對部分農村地區的“網絡洼地”“數字孤島”等現象，實現即使在沒有網絡連接的情況下也能提供基本服務。

（三）系統需求分析

需求分析涉及識別和定義系統所有必需的功能、性能、安全和接口需求，以確保最終產品滿足預期用戶和業務的需求，主要考慮以下幾個方面。

一是，農業知識庫構建。農業知識庫的構建是本系統的核心，包含五個關鍵領域。第一是作物生長周期，包括詳細的作物種植指南，涵蓋種子選擇、播種、灌溉、施肥和收獲的最佳時間。第二是病蟲害管理，包括識別常見病害和害蟲的方法，以及生物和化學控制策略。第三是土壤健康，主要包括土壤測試指南、肥料建議，以及土壤改良和保護措施。第四是氣象信息，包括實時和預測性天氣數據，幫助農民做出種植決策。第五是市場動態，包括本地和指定農產品市場價格趨勢，市場準入信息，以及銷售和分銷渠道的指導。為了構建這樣一個全面的知識庫，開發者需要在基層黨組織尤其是在農業主管部門領導下與農業專家合作，整合最新的研究資料和行業最新業態模式。

二是，用戶交互設計應圍繞簡化信息檢索流程和提供直觀的用戶界面展開，包括三個方面的問題。第一是自然語言處理（NLP），這部分應支持用戶能夠以自然語言，甚至方言提出問題，而無需特定的語法或關鍵詞。第二是對話管理，應該設計多輪對話的能力，以便系統能夠理解上下文并回答后續問題來澄清用戶意圖，不斷迭代回答用戶以求清晰反饋用戶的訴求。第三是個性化推薦，就是基于用戶歷史查詢和偏好，提供定制化的信息推送。記錄每一次用戶提問和系統響應對于持續優化機器學習模型至關重要。通過收集和分析這些交互數據完成自我訓練，改進算法，并確保系統隨著時間的推移變得更加智能和準確。

三是，用戶反饋循環建立有效的用戶反饋機制是確保系統持續改進和適應用戶需求的關鍵，包括滿意度調查，要定期收集用戶對系統性能和服務質量的評價。同時可以建立用戶論壇，讓用戶交流經驗、提出改進建議，并相互協助。當然，反饋收集應當是持續的過程，系統應能快速自動響應用戶需求的變化。利用數據挖掘和文本分析技術，從用戶反饋中提取有價值的洞察，進而指導系統在生成式人工智能算法的基礎上自我訓練升級和新功能的開發。

系統邏輯架構由下而上分為六層，每層以及各層功能如圖1所示。

系統架構可以被設計為微服務架構，每個模塊都是獨立的服務，通過API進行通信，這樣可以提高系統的可擴展性和維護性。例如，語音識別和NLP處理可以作為單獨的服務運行，而知識庫和學習模塊則可以部署在高可用的云服務上，以確保數據的安全性和系統穩定性。這種架構不僅便于團隊協作開發，還能使系統更靈活地適應未來的技術進步和業務需求變化。通過持續集成和持續部署（CI/CD），系統可以快速迭代，及時修復問題并添加新功能，以滿足農業從業者不斷變化的需求。

四、“農業知識AI助手”的系統設計

（一）系統模塊劃分

根據系統邏輯架構，在軟件設計時可以把系統分為五個模塊，分別是用戶接口模塊、自然語言處理模塊、知識庫管理模塊、答案生成模塊以及反饋分析迭代模塊。

接口模塊主要完成與用戶的交互，可以通過語音、手動、掃描等多種方式完成。自然語言處理模塊是理解用戶通過文字或者聲音輸入的自然語言，結合輸入的其他信息，最后解析成結構化信息，供系統分析處理。知識庫管理模塊是存儲、檢索農業相關的數據、信息。答案生成模塊是本系統的核心模塊，用于接收自然語言處理模塊生成的結構化信息，通過生成式人工智能相關算法，將結果轉化為人們能夠理解的自然語言，同時還要理解用戶查詢的隱含需求和上下文環境。提供超出簡單檢索的個性化、創新性回答，以及保持話題的一致性和對話的連貫性等。最后的反饋分析模塊是收集用戶對答案的反饋信息，通過自我訓練保證迭代升級，逐步升級系統性能。

（二）系統知識庫的設計

在系統設計中，知識庫被管理模塊訪問，是系統的核心組件之一，負責存儲、組織、維護和更新農業相關知識以及用戶信息。知識庫的設計需要考慮數據的結構化、索引、安全性以及高效檢索等多個方面。下面是一些具體的技術和細節描述。

1.數據的存儲與結構

利用關系型數據庫（RDBMS）存儲結構化數據，如用戶賬戶信息、訂單歷史等，并用SQL查詢語言進行數據檢索和更新操作。對于非結構化或半結構化數據，如農業實踐指南、研究論文摘要，可以使用MongoDB、Cassandra等NoSQL數據庫，這種數據庫用于處理大規模數據集和高并發讀寫操作。為了表示復雜的關系網絡，如作物生長周期與環境因素之間的關聯，則可以使用圖數據庫，如Neo4j或JanusGraph，利用Elasticsearch或Solr完成全文搜索和快速文檔檢索。

為了提高數據檢索速度，可以采用倒排索引、內容分析與標簽和語義定位等技術，為元數據添加標簽，理解查詢的意圖，提供更相關的搜索結果。

2.農業知識圖譜的構建與保護

使用NLP技術自動從文本中識別實體及其關系，構建農業領域的知識圖譜。這些實體包括作物、疾病、肥料類型、農業政策等。使用圖數據庫存儲知識圖譜，支持復雜的圖模式匹配查詢。

當然對于用戶個人信息等敏感數據應當加密存儲，如采用AES或RSA加密算法，也可以使用基于角色的訪問控制（RBAC），確保用戶只能訪問各自權限范圍內的數據，同時記錄所有數據訪問和修改的日志，用于農業知識信息的追蹤和審計。

3.知識的更新與管理

當前，農業科技和數據的發展日新月異，要定期從權威渠道，如政府農業部門、科研機構，獲取最新的農業數據，緊跟國家最新農業政策，并進行增量更新。同時要考慮維護數據的歷史版本，以便在必要時回滾至之前的版本，還要定期檢查數據質量，清理冗余或錯誤的數據條目。同時使用ML模型預測數據趨勢，提前更新可能發生變化的數據點。

考慮到移動設備的個性化特點，對于信息的管理還要存儲用戶的偏好、歷史交互和個性化設置，用于提供定制化的服務。還要基于用戶行為和興趣，使用協同過濾或內容過濾算法生成個性化的推薦內容。

五、系統核心算法介紹

生成式農業人工智能助手核心算法主要是自然語言的情景理解和根據情景給出符合人們交互習慣的答案，包括對用戶提問信息的檢索與整合、自然語言生成（NLG）、情境理解與創造性回答、對話管理和連續性、能夠根據對話歷史動態調整回答策略、實時更新與學習對話策略等。其中，情景理解與創造性回答模塊在對話系統中扮演著至關重要的角色，它不僅需要理解用戶提出的問題或陳述的情景，還要能夠生成富有創造性和相關性的回應。這種能力依賴于多種技術，包括自然語言處理（NLP）、深度學習、知識圖譜以及生成模型。下面來概述實現這一功能的主要技術和算法步驟。在情景理解與創造性回答的模塊中，首先運用自然語言理解技術，包括BERT等詞嵌入，以及序列標注、依存句法分析和情感分析等，來解析和理解用戶輸人的語義和情感。隨后，通過Transformer等上下文感知模型捕捉對話歷史，結合知識圖譜信息，形成對當前情景的全面認知。生成式回答階段采用序列到序列模型，如編碼器一解碼器架構，并結合注意力機制，確保輸出響應與輸入緊密相關且具有針對性。為了提升回答的創新性和多樣性，模型中還融人了條件變分自編碼器和強化學習技術，前者通過引入隨機變量增加回答的變異性，后者則通過獎勵機制優化生成內容的創意表現。整個過程從輸入預處理到情境理解，再到創造性回答生成及最后的輸出后處理，構成了一個復雜而精細的人工智能對話系統核心流程。

六、結語

生成式人工智能本質上是基于深度學習技術，通過大量數據的訓練和優化，不斷提升模型的生成能力和應用范圍，本文給出了系統分析、模塊和核心算法流程，并且App正在完善過程中，以后可以安裝在移動端，從事農業生產一線的工作者可以利用本系統，快速獲取農業知識、提出即時問題并得到解答，就像得到成千上萬農業專家的現場指導。本系統的目的是利用當前先進的AI技術，架起現代科技與傳統農業的橋梁，加速農業知識的傳播和應用，促進農業生產的可持續性，保障糧食安全、提升農民收人和改善農村生態環境，使未來的農業將因生成式人工智能的加入而變得更加智慧、高效和綠色，從而實現以人工智能技術為支撐的新質生產力賦能農業現代化發展。

參考文獻

[1]十部門印發《數字鄉村發展行動計劃（2022—2025年）》[J].鄉村振興，2022（02）：20-21.

[2]李長健，楊駿.生成式人工智能賦能數字鄉村治理實踐、風險及其防范研究[J].云南民族大學學報（哲學社會科學版），2023，40（06）：107-115.

[3]陳旭林.生成式人工智能在數字鄉村規劃與設計中的應用研究[J].智慧農業導刊，2024，4（01）：107-110+115.

[4]王茂福，嚴雪雁.生成式人工智能賦能數字鄉村建設：應用價值、現實梗阻與路徑支持[J].深圳大學學報（人文社會科學版），2023，40（04）：87-96.

作者單位：南開大學馬克思主義學院

責任編輯：王穎振鄭凱津