FruitQA-Sys:面向农业果蔬领域的专家问答系统
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1.华中农业大学信息学院;2.华中农业大学园艺林学学院

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国家重点研发计划(2023YFD2300600),中央高校基本科研费专项资金(2662025PY017)


FruitQA-Sys: An Expert Question–Answering System for the Fruit and Vegetable Domain
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    摘要:

    为解决现有大语言模型在农业果蔬种植等专业细分场景中知识覆盖不足、难以满足实际智能化应用需求的问题,采用领域数据构建、参数高效微调与检索增强生成相结合的方法,提出了一种面向农业果蔬领域的专家问答系统FruitQA-Sys。该系统通过生成器–打分器模块构建大规模高质量果蔬问答数据集,基于LoRA策略对领域大模型FruitBOT进行微调,并结合引导式检索增强生成技术IntroRAG,实现果蔬专业知识的精准问答。结果显示,在自动评估中,FruitQA-Sys的BERTScore和 GLEU分别达到0.760和0.370,较主流通用大模型DeepSeek DeepSeek-V3和Qwen-3.0平均提升1.3%–2.7%;在人工评估中,系统综合得分达到8.55/10.0,较通用大模型提升11%–15%。结果表明,领域微调大模型与IntroRAG 的协同机制能够有效提升果蔬种植场景下智能问答系统的专业性与准确性。

    Abstract:

    To address the issues of insufficient domain knowledge coverage and the inability of existing large language models to meet the practical requirements of intelligent applications in specialized agricultural scenarios such as fruit and vegetable cultivation, a domain-specific expert question-answering system, FruitQA-Sys, is proposed by inte-grating domain data construction, parameter-efficient fine-tuning, and retrieval-augmented generation. The system constructs a large-scale, high-quality frui

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  • 收稿日期:2025-09-30
  • 最后修改日期:2026-04-13
  • 录用日期:2026-04-28
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