端牢中国人自己的饭碗，落实“藏粮于地、藏粮于技”战略是关键。全面提升乡村产业数字化水平、推进乡村治理数字化、乡村服务数字化、加强农业信息化技术研发和转化应用是当前助力乡村振兴的战略发展的重要支撑。

  传统农业技术推广存在“供需矛盾突出”的问题。首先，很多农业科研成果没有得到有效的推广和使用，导致农业生产力和市场需求不匹配。其次，大水漫灌式的农技推广无法满足农业生产者的个性化、易接受、好吸收的需求。在乡村振兴战略给农业技术推广提出新要求的背景下，农业推广知识的供给形式有待进一步创新。

  大规模神经网络、高性能计算等新一代信息技术的发展，为农业技术推广实现拟人化、智能化、多模态等新业态形式提供了有效支撑。基于此，北京市数字农业创新团队岗位专家崔运鹏所带领的中国农业科学院农业信息所农业大数据挖掘科研团队在把握首都农业需求，跟踪前沿技术的基础上，致力于打造新一代农业技术推广平台和工具，为首都农技推广提供数字化、智能化支撑。

  首先，团队通过纸质书电子化、权威数据库下载、网络数据爬取等多元化手段获取了科技文献、书籍、技术教程、PPT、农技知识讲解视频等多类型数据，形成了多模态果蔬栽培知识资源库，可以从文本、图片、视频三种知识类型有效支撑果蔬栽培知识服务中对特定知识的准确定位、快速获取和深度挖掘分析。同时，形成了一整套成熟的多模态数据整合治理方案，可以推广至其他农业领域的知识服务。

  另一方面，专家团队研发了设施果蔬栽培知识智能问答系统，采取了“胖问、深查、瘦答”的方式，帮农民找到解决问题的“干货”答案。“胖问”是指农民只需要使用平常说话的语气提问，计算机就可以自动形成最贴近他们需求的搜索意图；“深查”是计算机在知识资源库中进行智能匹配，准确定位问题的备选答案；“瘦答”指计算机从众多备选答案中选择最优项提供给农民。

  同时，团队还基于清华GLM大语言模型（类似ChatGPT模型）训练、开发了农技智能知识问答服务，可以做到像人类一样从大规模农技知识资源中进行提炼、总结，并智能生成高精度、无歧义的高质量答案。专家团队将持续钻研新技术，并运用到农技推广服务中，让农民获取农技知识的过程成为一种“享受”。

  推动数字技术赋能乡村，基于智能问答系统，让村民足不出户获知农技知识等这样的数字化场景，或将有望在乡村遍地开花。

果蔬农技知识智能问答系统

果蔬农技知识大语言模型