本發明專利技術提供一種農業種植方案生成方法、系統、電子設備及存儲介質，涉及農業智能化技術領域，該方法中應用了向量知識庫進行向量匹配，可以給出應用目標大型語言模型進行農業種植方案生成的場景，在該場景下得到的農業種植方案不僅可以適應快速變化的環境條件和市場需求，還可以滿足用戶的具體需求，時效性和個性化程度較高。而且，該方法并不依賴于預設規則，具有較強的靈活性和適應性，可以處理復雜的農業場景，并進行深層次的邏輯推理。通過對提問信息進行語義槽增強，可以獲得更豐富、更準確的用戶需求信息，進而有助于生成準確、個性化的農業種植方案。基于自適應位置編碼策略以及稀疏注意力機制的微調技術，可以加強處理長文本的能力與效率。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及農業智能化，尤其涉及一種農業種植方案生成方法、系統、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、目前的智慧農業場景中，通常由用戶側定制種植方案，然后將種植方案發送至自動種植單元。
2、現有技術中，農業種植方案生成方法主要包括基于經驗的生成方法、農業擴展建議以及技術驅動的農業種植方案生成方法。其中，基于經驗的方法可以應用農民的個人經驗或采用地區傳統做法，例如許多農民根據自己多年的種植經驗來決定播種時間、作物選擇和灌溉量；某些地區會依據歷史上傳承的農業做法，比如輪作和混合作物系統，來確定種植方案。
3、.農業擴展建議可以包括政府或私營部門的農業擴展服務、定期的研討會和培訓以及網絡資源的查詢，通過農業擴展服務可以提供基于地區氣候和土壤條件的通用建議，通過定期的研討會和培訓可以讓農民了解最佳農業實踐和最新的農業技術，通過網絡資源查詢可以使農戶直接通過搜索引擎搜索相關問題的答案。
4、技術驅動的農業種植方案生成方法則通過歷史的傳感器數據、大田數據等信息，利用物聯網系統，根據預設規則生成方案。
5、基于經驗的生成方法，雖然貼近實際，但往往缺乏科學性和系統性，難以適應快速變化的環境條件和市場需求。農業擴展建議雖然可以提供一定程度的指導，但這些建議往往是通用性的，無法滿足特定農戶的具體需求，且時效性和個性化程度較低。此外，技術驅動的農業種植方案生成方法盡管利用了物聯網系統和歷史數據，但現有技術多依賴預設規則，缺乏靈活性和適應性，難以處理復雜的農業場景和進行深層次的邏輯推理。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種農業種植方案生成方法、系統、電子設備及存儲介質，用以解決相關技術中存在的缺陷。
2、本專利技術提供一種農業種植方案生成方法，包括：
3、接收用戶的提問信息，若所述提問信息屬于農業種植決策意圖，則對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息；
4、確定所述目標信息對應的目標向量，并將所述目標向量與向量知識庫中的向量化表示進行匹配；
5、若所述向量知識庫中不存在與所述目標向量匹配的向量化表示，則基于目標大型語言模型，生成所述提問信息對應的農業種植方案；
6、其中，所述向量知識庫基于農業種植問答對中的問題的向量化表示構建，或基于所述農業種植問答對，應用第一大型語言模型構建的多輪對話數據集中的問題的向量化表示構建，所述目標大型語言模型基于自適應位置編碼策略及稀疏注意力機制，應用所述多輪對話數據集進行微調得到。
7、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，所述多輪對話數據集中包括每次多輪對話過程中的多條對話記錄；
8、所述目標大型語言模型基于如下步驟微調得到：
9、確定每條對話記錄的嵌入向量，并基于所述自適應位置編碼策略，確定每條對話記錄的位置編碼；
10、基于所述嵌入向量以及所述位置編碼，應用所述稀疏注意力機制，計算稀疏注意力權重，并基于所述稀疏注意力權重、所述嵌入向量以及所述位置編碼，應用lora微調算法，對第二大型語言模型進行微調，得到所述目標大型語言模型。
11、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，對于任一次多輪對話過程，所述任一次多輪對話過程中的每條對話記錄均包括指令、輸入和輸出；
12、所述指令用于指示所述任一次多輪對話過程的背景和所述第一大型語言模型的角色；
13、所述輸入包括所述任一次多輪對話過程的歷史對話數據以及當前問題；
14、所述輸出包括所述當前問題的答案。
15、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，所述對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息，包括：
16、對所述提問信息進行命名實體識別，并基于識別結果，填充預設的關鍵語義槽位；
17、若所述關鍵語義槽位未填滿，則基于交互式追問機制，應用預設追問話術和/或歧義澄清話術，引導所述用戶進行答復，并基于答復結果，對所述關鍵語義槽位進行填充，得到所述目標信息。
18、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，所述農業種植問答對基于如下步驟得到：
19、基于問題模板，生成多個問題實例；
20、對于任一問題實例，基于多個第三大型語言模型，應用農業種植的各關鍵環節的預設提示信息，生成所述各關鍵環節的完整種植決策方案，并基于第四大型語言模型，應用農業種植的綜合預設提示信息，將所述各關鍵環節的完整種植決策方案進行匯總，得到綜合種植決策方案；
21、基于第五大型語言模型，對所述多個問題實例進行相似問法的擴展，得到擴展實例，并基于所述多個問題實例、所述擴展實例以及所述多個問題實例對應的綜合種植決策方案，確定所述農業種植問答對。
22、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，所述對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息，之前包括：
23、基于問題分類模型，對所述提問信息進行意圖識別，判斷所述提問信息是否屬于農業種植決策意圖。
24、根據本專利技術提供的一種農業種植方案生成方法，所述將所述目標向量與向量知識庫中的問題向量進行匹配，之后包括：
25、若所述向量知識庫中存在與所述目標向量匹配的向量化表示，則確定所述多輪對話數據集中與匹配的向量化表示對應的答案，并將所述答案作為所述農業種植方案。
26、本專利技術還提供一種農業種植方案生成系統，包括：
27、語義槽增強模塊，用于接收用戶的提問信息，若所述提問信息屬于農業種植決策意圖，則對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息；
28、向量匹配模塊，用于確定所述目標信息對應的目標向量，并將所述目標向量與向量知識庫中的向量化表示進行匹配；
29、種植方案生成模塊，用于若所述向量知識庫中不存在與所述目標向量匹配的向量化表示，則基于目標大型語言模型，生成所述提問信息對應的農業種植方案；
30、其中，所述向量知識庫基于農業種植問答對中的問題的向量化表示構建，或基于所述農業種植問答對，應用第一大型語言模型構建的多輪對話數據集中的問題的向量化表示構建，所述目標大型語言模型基于自適應位置編碼策略及稀疏注意力機制，應用所述多輪對話數據集進行微調得到。
31、本專利技術還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如上述任一種所述的農業種植方案生成方法。
32、本專利技術還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述的農業種植方案生成方法。
33、本專利技術還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述的農業種植方案生成方法。
34、本專利技術提供的農業種植方案生成方法、系統、電子設備及存儲介質，該方法中應用了向量知識庫進行向量匹配，可以給出應用目標大型語言模型進行本文檔來自技高網
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【技術保護點】
1.一種農業種植方案生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述多輪對話數據集中包括每次多輪對話過程中的多條對話記錄；
3.根據權利要求2所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，對于任一次多輪對話過程，所述任一次多輪對話過程中的每條對話記錄均包括指令、輸入和輸出；
4.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息，包括：
5.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述農業種植問答對基于如下步驟得到：
6.根據權利要求1-5中任一項所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息，之前包括：
7.根據權利要求1-5中任一項所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述將所述目標向量與向量知識庫中的問題向量進行匹配，之后包括：
8.一種農業種植方案生成系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-7中任一項所述的農業種植方案生成方法。
10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7中任一項所述的農業種植方案生成方法。
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【技術特征摘要】
1.一種農業種植方案生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述多輪對話數據集中包括每次多輪對話過程中的多條對話記錄；
3.根據權利要求2所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，對于任一次多輪對話過程，所述任一次多輪對話過程中的每條對話記錄均包括指令、輸入和輸出；
4.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述對所述提問信息進行語義槽增強，得到目標信息，包括：
5.根據權利要求1所述的農業種植方案生成方法，其特征在于，所述農業種植問答對基于如下步驟得到：
6.根據權利要求1-5中任一項所述的農業種植方案生成方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：閆潤強，楊梓鈺，白露，耿磊，李文靜，鄧柯珀，
申請(專利權)人：河南訊飛人工智能科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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