基于生成式AI 的个性化农技知识服务内容生成研究

引言

随着农业智能化进程的持续加速，农户对于个性化农技知识的需求愈发迫切。传统农技服务模式中，普遍存在信息过载、地域适配性不足、服务响应滞后等问题，难以满足现代农业发展的需求。生成式人工智能凭借其强大的数据处理能力与高效的内容生成能力，为破解这些难题开辟了全新路径，有望重塑农技知识服务的生态格局。

一、生成式 AI 技术基础的概述

（一）生成式 AI 技术原理

生成式 AI 的核心原理植根于概率模型与深度学习架构，通过对输入数据进行深度的特征提取与模式学习，构建出能够生成全新数据的数学模型。以 Transformer 模型为例，其依托自注意力机制，可有效捕捉数据中的长距离依赖关系，在海量文本训练的加持下，能够精准理解语义逻辑并生成连贯且符合语境的内容。扩散模型则通过反向过程逐步去噪，从随机噪声中生成与真实数据分布高度吻合的图像；生成式对抗网络（GAN）则借助生成器与判别器的对抗训练，不断优化生成内容的真实性。这些技术的协同发展，推动生成式 AI 实现了从“模仿现有数据”到“创造全新内容”的跨越式发展 [1]。

（二）生成式模型在农业领域的应用

生成式人工智能在农业领域的应用正不断深化，渗透到农业生产的多个环节。在作物培育环节，相关模型通过学习海量基因数据、土壤参数、气候条件等信息，能够生成具备抗病虫害、高产等优良特性的虚拟作物品种，显著缩短育种周期，为农业科研提供有力支持。在精准种植过程中，结合卫星遥感数据与物联网设备采集的土壤湿度、作物生长状态等信息，可生成个性化的灌溉、施肥方案，极大提升水资源与肥料的利用效率。此外，生成式 AI 还能模拟极端天气对农作物生长的影响，帮助农户提前制定科学的应对策略；同时，可生成可视化的农业知识图谱，将复杂的农业知识转化为通俗易懂的种植指导，有力推动传统农业向智能化、精准化方向转变。

（三）生成式 AI 技术的优势与局限性

生成式 AI 具有多方面显著优势，其能够高效处理海量数据，并在此基础上生成具有创新性的内容，在农业知识创作、种植方案设计等领域可大幅提升工作效率。通过对复杂农业场景的模拟，如不同气候条件下作物生长态势的预测，可为农业科研工作与生产决策过程提供坚实支撑。然而，其局限性也不容忽视。由于依赖高质量的训练数据，生成的内容可能存在事实错误或偏见，例如在推荐农药使用方案时，可能因数据偏差导致建议不符合实际种植需求。该技术的应用门槛相对较高，普通农户在操作和应用过程中面临一定困难。此外，部分应用还可能引发版权争议与伦理问题，如深度伪造技术被滥用可能导致虚假农业信息传播，这些问题都需要在技术发展过程中持续进行规范与完善 [2]。

二、基于生成式AI 的个性化农技知识服务内容生成策略

（一）用户需求分析与建模

用户需求分析以及建模是个性化服务的根基所在，需要从多个维度去捕捉农户的真实需求情况，借助用户注册信息、历史咨询记录以及种植数据等静态数据，构建起基础用户画像，以此明确其核心需求。例如，东北玉米种植户会更加关注抗寒技术，而南方稻农则重视病虫害防治。把物联网设备采集的实时数据和用户动态行为相结合，动态更新需求模型，并且引入自然语言处理技术来解析用户咨询的语义，识别潜在需求，比如当农户询问“叶片发黄”的时候，要关联可能存在的缺水、缺肥或者病害等深层原因，凭借构建融合静态特征与动态变量的需求模型，生成式 AI 才可精准定位用户痛点，为个性化内容生成提供相应依据。

（二）农技知识库构建与管理

农技知识库作为生成式 AI 生成内容的“素材库”，其质量对服务效果有着直接影响。在构建该知识库时需要整合多源数据，一方面要收录权威农业科研成果，像作物育种理论、病虫害防治指南等，还要收录政策文件，例如农业补贴政策、绿色种植标准以及专家经验，以此保证知识的专业性与准确性。另一方面要纳入本地化实践数据，像特定区域的土壤特性、气候适应性作物品种等，提高知识的地域适配性。知识库采用结构化与非结构化数据结合的方式存储，运用知识图谱梳理作物生长周期与管理措施的关联，利用文本或视频存储操作教程。在管理方面，建立动态更新机制，借助爬虫技术跟踪最新科研进展，结合用户反馈补充高频问题的解决方案，并且定期由农业专家审核知识的时效性，去除过时内容，如禁用农药的防治方法。设置知识权限分级，对基础种植知识开放共享，对于专业技术资料则依据用户需求精准推送，防止信息过载。

（三）个性化内容生成算法设计

个性化内容生成算法要实现“用户需求—知识匹配—容输出”的精准对接，依据用户需求模型与知识库的关联剖析，借助注意力机制使算法着重关注和用户特征紧密相关的知识模块，为大棚种植户优先提取温室环境调控方面的知识，融合生成式模型的文本生成能力，把专业知识转变为契合用户认知水平的内容。对于文化程度不高的农户，用通俗易懂的表述替换专业术语，并且用案例阐述操作步骤。针对不同场景设计多种输出形式，在病虫害诊断场景，生成图文并茂的识别指南，在灾害预警场景，生成短视频样式的应急措施，引入强化学习机制，以用户点击率、满意度评价作为奖励信号，持续优化算法参数，比如当用户经常跳过某类内容时，算法自动降低该类信息的推送权重，提高内容的适配度。

（四）生成内容的评估与优化策略

对生成内容展开评估及进行优化属于保证服务质量的一个闭环环节，需要从准确性、实用性以及用户体验这三个维度构建评估体系。其中准确性评估借助农业专家审核以及与知识库进行比对来实现，识别并修正错误信息，纠正“过量使用钾肥可增产”这类有误导性的内容。实用性评估则是剖析用户的实际应用效果，借助跟踪作物产量变化、病虫害发生率等数据，来验证内容所有的实际价值。用户体验评估会结合问卷调查以及行为分析，以此了解用户对于内容清晰度、获取便捷性方面的反馈，针对“步骤太复杂”的评价，简化操作指南的表述。在优化策略方面，针对评估过程中发现的问题实施分类处理：如果内容准确性欠缺，就强化知识库的审核机制，如果实用性较低，就增加本地化案例数据，如果用户体验不好，就调整输出形式。构建 A/B 测试机制，针对同一需求生成多个内容版本，依据用户反馈筛选出最优方案，促使生成式AI 在实践中不断进行迭代。

结语：

本研究全面梳理了基于生成式 AI 的个性化农技知识服务内容生成机制，从技术基础到策略设计构建了完整框架。通过用户需求建模精准把握农户需求，依托农技知识库提供优质知识素材，借助个性化算法实现内容精准匹配，结合评估优化机制持续提升服务质量，可实现农技知识的精准推送。

参考文献：

[1] 崔明远. 基于生成式人工智能的“农业知识AI 助手”设计[J].信息系统工程 ,2025,(04):28-31.

[2] 赵春江 . 农业知识智能服务技术综述 [J]. 智慧农业 ( 中英文 ),2023,5(02):126-148.