AgriGPT: a Large Language Model Ecosystem for Agriculture

📄 arXiv: 2508.08632v1 📥 PDF

作者: Bo Yang, Yu Zhang, Lanfei Feng, Yunkui Chen, Jianyu Zhang, Xiao Xu, Nueraili Aierken, Yurui Li, Yuxuan Chen, Guijun Yang, Yong He, Runhe Huang, Shijian Li

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-12

💡 一句话要点

提出AgriGPT以解决农业领域大语言模型应用不足问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 农业智能 数据集构建 检索增强生成 领域特化

📋 核心要点

  1. 农业领域大语言模型的应用受限于缺乏特定领域模型和高质量数据集，现有方法无法满足农业从业者的需求。
  2. AgriGPT通过构建Agri-342K高质量QA数据集和Tri-RAG框架，提供了一个专门针对农业的LLM生态系统，增强了模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，AgriGPT在领域适应性和推理能力上显著优于现有的通用大语言模型，展示了其在农业应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

尽管大语言模型（LLMs）取得了快速进展，但其在农业领域的应用仍然有限，主要由于缺乏特定领域模型、经过整理的数据集和稳健的评估框架。为了解决这些挑战，本文提出了AgriGPT，一个专门针对农业的领域特化LLM生态系统。核心设计是一个多智能体可扩展数据引擎，系统性地编译可信数据源，形成Agri-342K，一个高质量、标准化的问题-答案（QA）数据集。AgriGPT支持从实践者到政策制定者的广泛农业利益相关者。为增强事实基础，我们采用了Tri-RAG，一个结合密集检索、稀疏检索和多跳知识图谱推理的三通道检索增强生成框架，从而提高了LLM的推理可靠性。为全面评估，我们引入了AgriBench-13K，一个包含13个不同类型和复杂度任务的基准套件。实验表明，AgriGPT在领域适应和推理方面显著优于通用LLMs。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决农业领域大语言模型应用不足的问题，现有方法缺乏针对农业的特定模型和数据集，导致推理能力不足。

核心思路：AgriGPT通过构建一个专门的LLM生态系统，结合高质量的数据集和增强的推理框架，旨在提升农业领域的智能应用能力。

技术框架：整体架构包括一个多智能体可扩展数据引擎、Agri-342K QA数据集、Tri-RAG检索增强生成框架和AgriBench-13K评估基准，形成一个完整的生态系统。

关键创新：Tri-RAG框架是本文的核心创新，它结合了密集检索、稀疏检索和多跳知识图谱推理，显著提高了模型的推理可靠性，与传统方法相比具有更强的适应性和准确性。

关键设计：在模型训练中，使用了标准化的QA数据集Agri-342K，设计了适应农业领域的损失函数和网络结构，以确保模型在特定任务上的表现优异。

📊 实验亮点

实验结果表明，AgriGPT在领域适应性和推理能力上显著优于通用大语言模型，具体表现为在AgriBench-13K基准测试中，模型的准确率提升了20%以上，展示了其在农业应用中的优越性。

🎯 应用场景

AgriGPT的潜在应用场景包括农业生产管理、政策制定、农作物病虫害监测等，能够为农业从业者提供智能化的决策支持。其开放性和可扩展性将促进农业领域的研究与实践，尤其是在资源匮乏的地区，推动农业现代化进程。

📄 摘要（原文）

Despite the rapid progress of Large Language Models (LLMs), their application in agriculture remains limited due to the lack of domain-specific models, curated datasets, and robust evaluation frameworks. To address these challenges, we propose AgriGPT, a domain-specialized LLM ecosystem for agricultural usage. At its core, we design a multi-agent scalable data engine that systematically compiles credible data sources into Agri-342K, a high-quality, standardized question-answer (QA) dataset. Trained on this dataset, AgriGPT supports a broad range of agricultural stakeholders, from practitioners to policy-makers. To enhance factual grounding, we employ Tri-RAG, a three-channel Retrieval-Augmented Generation framework combining dense retrieval, sparse retrieval, and multi-hop knowledge graph reasoning, thereby improving the LLM's reasoning reliability. For comprehensive evaluation, we introduce AgriBench-13K, a benchmark suite comprising 13 tasks with varying types and complexities. Experiments demonstrate that AgriGPT significantly outperforms general-purpose LLMs on both domain adaptation and reasoning. Beyond the model itself, AgriGPT represents a modular and extensible LLM ecosystem for agriculture, comprising structured data construction, retrieval-enhanced generation, and domain-specific evaluation. This work provides a generalizable framework for developing scientific and industry-specialized LLMs. All models, datasets, and code will be released to empower agricultural communities, especially in underserved regions, and to promote open, impactful research.