基于嵌入式检索的用于有效农业信息提取的LLM方法
摘要：农业害虫识别在农业害虫控制中至关重要。然而，大多数农民不能准确地在田间识别害虫，并且快速查询的结构化数据源有限。在这项工作中，我们探索使用领域不可知的通用预训练大型语言模型(LLM)，以最少或无人为干预的方式从农业文件中提取结构化数据。我们提出了一种方法论，包括使用基于嵌入的检索进行文本检索和过滤，然后使用LLM问答来自动提取文档中的实体和属性，并将它们转化为结构化数据。与现有方法相比，我们的方法在基准测试中始终保持更好的准确性，并保持高效性。
作者：Ruoling Peng, Kang Liu, Po Yang, Zhipeng Yuan, Shunbao Li
论文ID：2308.03107
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-08-08