摘要：本文针对水稻疾病问答系统构建问题,综合运用知识图谱、大语言模型等前沿技术,提出了一种创新性的解决方案。首先,对水稻领域知识进行系统梳理与整合,构建出结构化的知识图谱,为问答系统提供坚实的知识基础；其次,深入研究大语言模型在对话交互中的应用,通过模型优化与策略设计,使其能够精准理解用户问题并生成高质量回答。所构建的系统不仅能够准确回答水稻疾病相关问题,还能进行多轮对话,满足用户在不同情境下的复杂需求,为水稻种植者提供有力的技术支持,助力保障我国粮食安全。

　　关键词：水稻疾病；问答系统；知识图谱；大语言模型；对话交互

　　1研究背景与意义

　　稻米是我国两大口粮之一,然而,我国水稻生产面临资源约束、结构性矛盾、需求增长及风险不确定性等多重压力,需始终保持危机意识,确保水稻生产安全[1]。因此,在水稻种植过程必须有效防治病虫害,确保水稻产量和品质,确保粮食安全[2]。“知识图谱（Knowledge Graph）”的概念由Google公司在2012年提出,是指其用于提升搜索引擎性能的知识库。知识图谱的出现是人工智能对知识需求的必然结果,但其发展又得益于很多其他的研究领域,涉及专家系统、语言学、语义网、数据库以及信息抽取等众多领域。董文虎等介绍了农作物病虫害知识图谱的构建方法,并对农业知识问答系统的构建过程,包括框架设计、自然语言理解、对话管理、知识图谱查询和回复语句构建等进行了阐述[3]。“大模型（Large Language Models）”通常指的是在人工智能领域中,具有大量参数的深度学习模型。这些模型通过训练大规模的数据集来学习复杂的模式和关系,从而在各种任务中表现出色。大语言模型的问世为人工智能从业者带来了实现通用人工智能（Artificial General Intelligence）的曙光。虽然通用人工智能在学术界被广泛讨论与探索,但之前的机器学习算法在泛化性和通用性上有着极大的局限,只有大模型初步实现了通过统一范式来解决各种下游任务[4]。

　　2研究现状与问题分析

　　知识问答领域的发展历程主要包括以下四个阶段。

　　2.1传统基于规则的方法

　　基于规则的问答主要是通过人工设定的规则对问题进行分类、检索答案并生成最终回复。这种方法虽然在特定领域有一定的效果,但存在明显的局限性。例如,需要大量人工编写规则,因此人工成本和时间成本较高；在面对未知问题和答案时往往无法有效处理,难以适应复杂多变的问答需求。

　　2.2构建领域知识图谱来实现问答功能

　　知识图谱通过整合结构化数据、文本语料库以及半结构化数据完成自身构建,随后基于所构建的图谱提取出准确且详尽的答案。然而,这种方法也存在诸多问题。知识图谱的构建往往过于依赖专家知识,导致构建成本高且难以快速扩展。同时,知识图谱可能存在知识不完备性,无法涵盖所有问题的答案。此外,知识图谱在语言理解方面也存在不足,这些缺点使得其在实际应用中具有很大的局限性。

　　2.3基于传统深度学习的方法

　　传统深度学习采用中小型神经网络,如循环神经网络、长短期记忆网络和注意力机制等,将自然语言转化为语义表示,并将问题和答案表示为向量形式。通过计算问题向量和答案向量之间的相似匹配得分来确定最优答案。这种方法能够自动学习语言的语义特征,相比基于规则的方法有一定的进步,但在处理复杂问题时仍可能面临挑战。

　　2.4基于大语言模型的方法

　　大语言模型以大型神经网络作为预训练模型,并根据下游任务进行微调以实现迁移学习。这些模型参数规模巨大,网络结构复杂,能够在大规模无标注文本中学习自然语言上下文相关的意义和结构,从而捕捉到更丰富的语言特征,更好地应对各种自然语言处理任务,包括知识问答。然而,GPT、ChatGLM等大模型在生成回复时也存在一些问题,例如在事实性、实时性等方面表现不足,无法满足需要精准回答的领域知识问答场景的需求。因此,在实际应用中,通常需要借助外部知识库生成高质量的准确回复。

　　3研究方法

　　传统问答系统依赖预定义规则和有限语料库,难以应对复杂多轮对话。大语言模型基于深度学习,通过预训练学习大规模无标注文本的语言特征,再针对特定任务微调,能捕捉丰富的语言上下文信息,有效处理多种自然语言任务,包括知识问答[5]。本文结合知识图谱、检索增强生成等技术,让大模型生成高质量答案,提高回答准确性与相关性,为用户带来更优质问答服务。水稻领域知识图谱构建按如下步骤进行。

　　3.1知识图谱的定义与结构

　　知识图谱是一种以图结构形式组织和表示知识的系统,通过节点（实体）和边（关系）构建语义网络。水稻领域数据主要来源于科研论文（如CNKI、PubMed）、专业数据库（如IRRI水稻基因库、FAOSTAT）及农业知识库。在水稻领域,知识图谱可将品种、病害、环境参数、生长阶段等实体关联起来,形成三元组。其核心结构包含本体层（定义概念及关系）和数据层（具体实例）,支持多源异构数据的融合与推理。例如,通过知识图谱可直观展现水稻品种与适宜种植区域、常见病害防治方法等复杂关联,为农业决策提供结构化知识支持。

       3.2基于UIE架构的知识抽取方法

　　UIE（Universal Information Extraction）是一种基于预训练语言模型的统一信息抽取框架,支持实体、关系和事件的联合抽取。在水稻领域,实体识别可提取品种病害（如“纹枯病”）及症状（如“褪绿枯黄斑”）。UIE通过结构化模式提示（Schema Prompt）实现零样本或少样本学习,显著提升对农业文本中复杂表述的泛化能力。

　　3.3知识图谱的存储

　　知识图谱存储常选用图数据库（如Neo4j）,其原生图存储引擎支持高效遍历复杂关系,例如通过Cypher语言查询“某品种的抗病性关联农药”。存储时需设计合理的图模式,区分实体类型与关系层级,同时结合时序数据（如生长阶段）实现动态图谱更新,增强实用性与可解释性。

　　4大模型增强对话技术的web系统

　　4.1实验设计

　　4.1.1模型预训练

　　（1）数据预处理。在训练句子相关性判断模型前,需对中文文本进行预处理,这直接影响模型对文本的理解和后续分类效果。预处理过程如下：1）文本清洗,即去除HTML标签、特殊符号等无关字符；2）分词,即将句子分割成词语,以便模型更好地理解句子结构,中文无明显空格分隔,分词是关键步骤；3）编码,即将分词后的文本转换为模型可理解的数字形式,此处使用Bert-base-Chinese模型进行编码。

    　使用Bert-base-Chinese模型对中文文本进行编码时,首先将文本送入模型,模型输出每个词语的向量表示。这些向量包含了词语的上下文信息,可以用于后续的分类任务。

　　（2）分类网络设计。在获得文本的编码表示后,需要构建一个分类网络来预测两个句子是否相关。分类网络通常包括以下几个部分。1）特征融合层：将两个句子的编码向量进行融合,可以采用拼接、求和、平均等方式。2）全连接层：对融合后的特征进行非线性变换,提取更高层次的抽象特征。3）输出层：通常使用Softmax函数输出两个类别（相关和不相关）的概率分布。

　　（3）训练模型损失函数和优化器。为了训练分类网络,需要定义损失函数和优化器。常用的损失函数是交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）,而优化器可以选择Adam、SGD等。

　　4.1.2训练模型

　　训练过程中,监控验证集上的性能,以防止过拟合。使用Bert-base-Chinese模型训练句子相关性判断模型,可以有效地构建一个能够判断句子相关性的模型,为后续问答系统的相关任务提供支持。

　　4.2基于Java Web的对话系统搭建

　　在对话系统的搭建过程中,要集成训练好的句子相关性模型,需将Bert-base-Chinese模型封装成服务,供Java Web应用通过API调用。实现时,先在后端嵌入模型调用,用其编码用户输入的句子,与预设对话意图库中的句子比对,确定最匹配的意图。部署前要充分测试模型,确保其稳定输出正确相关性评分。系统上线后,还需持续监控模型表现,依据用户反馈和系统日志优化调整,提升对话系统整体质量。模型的部署、服务接口的定义以及集成后的系统实现如图1所示。

　　5结语

　　本文构建了一套融合知识图谱与大语言模型优势的水稻疾病问答系统解决方案。在对话交互环节,借助大语言模型克服了传统问答系统在复杂对话情境下的局限性,准确把握用户意图并生成优质回答。随着技术发展和数据积累,通过优化知识图谱的动态更新机制,加强模型的可解释性与泛化能力,系统有望在更广泛的农业场景中发挥更大作用。

　参考文献

　　[1]李建平,王佳佳,李俊杰.“后疫情时代”我国水稻产业发展的思考[J].中国农业资源与区划,2021,42(6):1-5.

　　[2]杨滔.水稻高产栽培技术要点与常见病虫害防治分析[J].种子科技,2024,42(23):113-115+151.

　　[3]董文虎,赵瑞雪.农作物病虫害知识图谱与问答系统构建研究[J].东北农业科学,2025,50(1):69-77.

　　[4]罗锦钊,孙玉龙,钱增志,等.人工智能大模型综述及展望[J].无线电工程,2023,53(11):2461-2472.

　　[5]任海玉,刘建平,王健,等.基于大语言模型的智能问答系统研究综述[J/OL].计算机工程与应用,1-24.[2025-03-11].