农业智能助手构建系统及其实现方法与流程

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本发明涉及农业，具体为农业智能助手构建系统及其实现方法。

背景技术：

1、农业生产面临着知识获取难、技术应用门槛高、专家资源稀缺等挑战。传统农业信息系统多以单一功能为主，难以满足现代农业对智能化、一体化决策支持的需求。现有的智能助手构建平台虽具备通用能力，但缺乏对农业专业领域的深度适配，无法有效处理农业特有的知识体系和决策逻辑。农业硬件设备与智能系统的融合度不高，导致数据孤岛现象普遍。大语言模型虽具备强大的通用能力，但在农业专业领域的理解和决策能力仍有限。针对这些问题，亟需一套专为农业领域设计的智能助手构建系统，能够整合农业专业知识、硬件传感设备和大语言模型能力，降低农业智能化门槛，提升农业决策的精准性和时效性，为农民、农技人员和农业管理者提供更加专业、智能的辅助工具。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了农业智能助手构建系统及其实现方法，具备精准检索农业知识的优点，解决了传统知识库在农业专业领域应用效果不佳的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：农业智能助手构建系统及其实现方法，包括用户交互模块、农业知识库模块、农业硬件集成模块、农业场景管理模块、农业大模型适配模块和农业智能体协同模块；

5、其中：

6、所述用户交互模块用于提供图形化界面，使用户能够通过可视化操作构建农业智能助手，无需编程知识；

7、所述农业知识库模块用于管理农业专业知识，包括农业文档处理单元、农业知识向量化单元、农业知识检索单元和季节性知识更新单元；

8、所述农业硬件集成模块用于连接和管理农业专用传感器和控制设备，包括农业传感器接入单元、农业控制设备接入单元、农业数据处理单元和农业设备控制单元；

9、所述农业场景管理模块用于设计和管理特定农业场景下的智能助手对话能力，包括作物生长场景单元、病虫害诊断场景单元、农事操作场景单元和气象灾害应对场景单元；

10、所述农业大模型适配模块用于优化大语言模型在农业领域的表现，包括农业术语适配单元、农业知识注入单元、农业决策优化单元和农业语境理解单元；

11、所述农业智能体协同模块用于实现多个农业专业智能体的协同工作，包括专家智能体管理单元、任务分配单元、结果整合单元和知识共享单元。

12、农业智能助手构建系统实现了农业硬件集成与智能助手的深度融合，将来自土壤传感器、气象传感器、作物生长传感器等农业物联网设备的实时数据与智能对话能力相结合，构建了感知与决策一体化的农业智能解决方案。

13、优选的，所述用户交互模块包括：

14、(1)、智能体基础配置界面，用于设置智能助手的名称、描述、图标和应用场景；

15、(2)、模型选择界面，用于选择和配置适合的大语言模型；

16、(3)、知识库配置界面，用于导入和管理农业专业知识；

17、(4)、插件选择界面，用于添加天气、病虫害识别、土壤分析等功能插件；

18、(5)、硬件对接界面，用于连接各类农业传感器和控制设备；

19、(6)、对话流程设计界面，用于设计智能助手的对话场景和流程；

20、(7)、测试部署界面，用于测试智能助手性能并部署到不同平台。优选的，所述农业知识库模块的功能包括：

21、(1)、处理农业技术手册、病虫害图谱和农作物生长指南等专业文档；

22、(2)、将农业知识转换为向量表示；

23、(3)、实现基于作物生长阶段和环境条件的精准检索；

24、(4)、根据农业季节性特点动态更新知识库。

25、优选的，所述农业硬件集成模块的功能包括：

26、(1)、接入土壤湿度、温度、光照、ph值等农业传感器；

27、(2)、接入灌溉系统、温室控制系统、施肥系统等农业控制设备；

28、(3)、处理农业传感器数据，包括异常值检测和趋势分析；

29、(4)、根据农艺规则和环境条件自动控制农业设备。

30、优选的，所述农业场景管理模块的功能包括：

31、(1)、管理不同作物生长阶段的专业指导；

32、(2)、管理农作物病虫害识别和防治建议；

33、(3)、管理播种、施肥、灌溉、收获等农事操作指导；

34、(4)、管理极端天气和自然灾害的应对措施。

35、优选的，所述农业大模型适配模块的功能包括：

36、(1)、增强模型对农业专业术语的理解；

37、(2)、将农业专业知识注入到模型推理过程；

38、(3)、提高模型在农业决策方面的准确性；

39、(4)、增强模型对农业特定语境的理解能力。

40、优选的，所述农业智能体协同模块的功能包括：

41、(1)、管理作物专家、病虫害专家、土壤专家等专业智能体；

42、(2)、根据农业问题类型分配给相应专业智能体；

43、(3)、整合多个专业智能体的分析结果；

44、(4)、实现专业智能体间的知识共享和交叉验证。

45、优选的，所述农业硬件集成模块的农业传感器接入单元具体包括：

46、(1)、土壤传感器接入子单元，用于接入测量土壤湿度、温度、ph值、养分含量的传感器；

47、(2)、气象传感器接入子单元，用于接入测量温度、湿度、光照、风速、降雨量的传感器；

48、(3)、作物生长传感器接入子单元，用于接入监测作物生长状态、叶绿素含量的传感器；

49、(4)、水质传感器接入子单元，用于接入监测灌溉水质、养分含量的传感器。

50、优选的，所述农业硬件集成模块的农业设备控制单元具体包括：

51、(1)、智能灌溉控制子单元，用于根据土壤湿度、天气预报和作物需水规律控制灌溉系统；

52、(2)、温室环境控制子单元，用于调节温室内的温度、湿度、光照和二氧化碳浓度；

53、(3)、智能施肥控制子单元，用于根据土壤养分状况和作物需求控制施肥系统；

54、(4)、病虫害防治设备控制子单元，用于控制自动喷药系统和物理防治设备。

55、优选的，所述农业知识库模块的农业知识检索单元具体包括：

56、(1)、语义检索子单元，基于向量相似度进行检索；

57、(2)、关键词检索子单元，基于关键词匹配进行检索；

58、(3)、混合检索子单元，结合语义检索和关键词检索的结果；

59、(4)、上下文感知子单元，考虑对话上下文进行检索；

60、(5)、检索重排子单元，对检索结果进行重新排序；

61、(6)、相关度评分子单元，计算检索结果与查询的相关度。

62、优选的，农业智能助手实现方法，包括以下步骤：

63、步骤1：通过用户交互模块提供图形化界面，使用户能够通过可视化操作构建农业智能助手；

64、步骤2：构建农业专业知识库，包括收集处理农业专业文档、向量化农业知识、设置季节性知识更新机制和建立精准检索机制；

65、步骤3：集成农业专用硬件设备，包括接入农业传感器、接入农业控制设备、建立数据处理机制和设计设备控制策略；

66、步骤4：设计农业专业场景，包括设计作物生长指导场景、病虫害诊断场景、农事操作指导场景和气象灾害应对场景；

67、步骤5：适配农业大模型，包括增强农业术语理解、注入农业专业知识、优化农业决策准确性和增强农业语境理解；

68、步骤6：构建农业专家智能体协同机制，包括构建专业智能体、设计任务分配机制、建立结果整合机制和实现知识共享；

69、步骤7：通过测试部署模块进行性能测试和部署。

70、优选的，所述步骤1中的用户交互具体包括：

71、①、基础配置，设置智能助手的名称、描述、图标和应用场景；

72、②、模型选择，选择适合的大语言模型并配置参数；

73、③、知识库配置，导入和管理农业专业知识；

74、④、插件选择，添加天气、病虫害识别、土壤分析等功能插件；

75、⑤、硬件对接，连接各类农业传感器和控制设备；

76、⑥、对话流程设计，设计智能助手的对话场景和流程；

77、⑦、测试部署，测试智能助手性能并部署到不同平台。

78、优选的，所述步骤3中的农业专用硬件设备集成具体包括：

79、①、传感器接入，包括物理连接和通信协议配置；

80、②、传感器校准，根据农业环境特点进行校准；

81、③、数据采集策略设置，包括采集频率和触发条件；

82、④、数据预处理，包括滤波、归一化和异常检测；

83、⑤、控制设备接入，包括控制接口定义和安全策略；

84、⑥、控制规则设置，包括自动控制条件和人工干预机制。

85、优选的，所述步骤4中的农业专业场景设计具体包括：

86、①、场景定义，包括场景名称、目标和适用条件；

87、②、触发条件设置，包括关键词、环境条件和时间条件；

88、③、对话流程设计，包括问题诊断、信息收集和解决方案生成；

89、④、知识库关联，将场景与相关农业知识关联；

90、⑤、硬件设备关联，将场景与相关农业设备关联；

91、⑥、场景测试与优化，通过模拟测试验证场景效果并优化。

92、优选的，农业智能助手实现方法还包括农业智能决策步骤：

93、①、多源数据融合，融合传感器数据、气象数据和历史数据；

94、②、农艺规则应用，应用农艺专家规则进行初步决策；

95、③、模型预测，使用预测模型预测作物生长趋势和潜在风险；

96、④、决策生成，综合多种因素生成农业决策建议；

97、⑤、决策执行，将决策转化为设备控制指令；

98、⑥、决策评估，跟踪决策执行效果并进行评估。

99、农业智能助手构建系统开发了特定于农业领域的场景管理模块，针对作物生长、病虫害诊断、农事操作和气象灾害应对等典型农业场景进行定制化设计，大幅提升了智能助手在农业领域的专业性和适用性。

100、优选的，农业智能助手实现方法还包括农业智能预警步骤：

101、①、病虫害风险监测，基于环境条件和历史数据监测病虫害风险；

102、②、气象灾害预警，基于气象数据预测可能的气象灾害；

103、③、生长异常预警，基于作物生长参数监测生长异常；

104、④、设备故障预警，监测农业设备运行状态预警潜在故障；

105、⑤、预警信息推送，向用户推送预警信息；

106、⑥、应对方案生成，为预警事件生成应对方案。

107、与现有技术相比，本发明提供了农业智能助手构建系统及其实现方法，具备以下有益效果：

108、1、该农业智能助手构建系统及其实现方法，提出了专门针对农业领域的知识库检索增强机制，通过融合作物生长阶段信息和环境条件参数，实现了农业知识的精准检索，有效解决了传统知识库在农业专业领域应用效果不佳的问题；实现农业智能化普及，降低了智能农业系统的构建成本,提供了可扩展的硬件集成框架，支持逐步投入，降低一次性投资压力。

109、2、该农业智能助手构建系统及其实现方法，创造性地设计了农业专家智能体协同机制，通过将作物、病虫害、土壤、气象等不同专业领域的智能体结合，形成了多维度协同解决农业问题的技术方案；提升农业决策准确性，综合利用传感器数据、气象数据和历史数据，农业决策准确率提高20％-40％；通过专家智能体协同，复杂农业问题解决准确率提高50％-70％；通过预测模型，能够提前3-7天预警潜在风险，防灾减灾效果显著。

110、3、该农业智能助手构建系统及其实现方法，开发了特定于农业领域的场景管理模块，针对作物生长、病虫害诊断、农事操作和气象灾害应对等典型农业场景进行定制化设计，大幅提升了智能助手在农业领域的专业性和适用性；降低农业技术门槛，可视化操作界面使农民无需编程知识即可构建智能助手，降低技术门槛；专业知识的精准检索使农民能够获取适合自身情况的专业建议，减少技术误用；通过自然语言交互，使农民能轻松获取专业知识，缩小信息鸿沟。

111、4、该农业智能助手构建系统及其实现方法，实现了农业硬件集成与智能助手的深度融合，将来自土壤传感器、气象传感器、作物生长传感器等农业物联网设备的实时数据与智能对话能力相结合，构建了感知与决策一体化的农业智能解决方案；减少化肥、农药使用量，降低面源污染，促进农业可持续发展；提高水资源利用效率，减少水资源浪费，支持节水农业；通过精准农业技术，提高土地单产，减轻耕地压力。

网址：农业智能助手构建系统及其实现方法与流程 https://klqsh.com/news/view/214580

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