【必学收藏】基于DeepSeek大模型的农业专家系统Farm-RAG开源实战指南，建议收藏！！

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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前言

这个开源系统已经完整，能运行，基于这个开源，可以开发更多更高级的 智慧农业专家系统

DeepSeek真是国运奇迹，开源免费，全球大量用户，极大提高生产效率。

DeepSeek，能够赋能农业，这个开源：基于deepseek大模型农业专家系统farm-rag

这个开源系统已经完整，能运行，基于这个开源，可以开发更多更高级的 智慧农业专家系统。希望大家能参与进来

畅想一下，基于DeepSeek的农业专家系统的未来

DeepSeek确实是一款具有开创性的开源语言模型，其开源免费的特性为全球用户提供了强大的技术支持，极大地促进了生产效率的提升。基于DeepSeek大模型构建的农业专家系统Farm-RAG，对农业领域具有深远的意义和影响。以下是对农业专家系统Farm-RAG具体用处的归纳：

精准农业管理：

作物健康监测：利用DeepSeek的图像识别技术，如DeepSeek-R1-Lite_Preview模型，分析无人机拍摄的农田图像，实时识别病虫害，如通过叶片病斑特征判断炭疽病感染等，帮助农民及时采取措施，减少病虫害对作物的影响。
智能灌溉系统：结合土壤传感器数据与DeepSeek的气象预测模型，动态调整灌溉方案，实现节水灌溉的同时提高作物产量。例如，在山东寿光某家庭农场，通过DeepSeek的智能灌溉系统，实现了节水40%，同时提高了番茄产量18%。

生产流程优化：

牲畜行为识别：使用DeepSeek的图像识别技术，如DeepSeek-Vision，识别牲畜行为，如母猪分娩体征、奶牛发情特征等，帮助农民更好地管理牲畜，提高养殖效率。例如，四川某家庭牧场通过该系统，将母牛受孕率从68%提升至83%。
农产品分级：部署DeepSeek的图像识别技术进行农产品分级，如苹果糖度光谱分析+外观检测等，提高农产品的品质和附加值，满足市场对高品质农产品的需求。

供应链管理：

生产计划规划：输入历史销售数据与DeepSeek的数学模型（如DeepSeek-Math），生成动态生产计划，帮助农民更好地规划生产和销售，减少产能过剩和滞销损失。例如，浙江某草莓农场通过该系统，将滞销损失从20%降至7%。
产品溯源报告：整合DeepSeek的自然语言处理（NLP）技术，生成产品溯源报告，自动生成种植日志摘要等，增强消费者信任，提高农产品的市场竞争力。

市场运营创新：

智能客服系统：部署DeepSeek的智能客服系统，如DeepSeek-R1-Instant，构建24小时农产品咨询机器人，提高客户服务质量，及时解答消费者疑问，提升品牌满意度。
个性化营销：使用DeepSeek的聊天机器人（如DeepSeek-Chat）生成短视频脚本、广告文案等内容，进行个性化营销，提升品牌曝光度和转化率，推动农产品销售。

种子研发与育种：

基因数据建模：DeepSeek可通过基因数据建模与强化学习算法，预测不同基因组合的抗病性、产量及适应性，从而缩短育种周期，降低成本。例如，中国农科院与阿里合作开发的平台，利用AI模拟气候、土壤条件，预测作物性状并筛选最优基因组合，将育种周期从10年以上缩短至3-5年。

田间管理自动化：

实时监测与调节：通过传感器实时监测土壤湿度、光照强度等参数，DeepSeek可自动调节灌溉与施肥方案，提高资源利用效率。

农业机械智能化：

AI驱动的农业机械：AI驱动的农业机械正替代传统人力，解决劳动力短缺问题。播种机器人、收割机等可根据地形和作物条件优化操作模式，提高生产效率。

综上所述，基于DeepSeek大模型构建的农业专家系统Farm-RAG，通过精准农业管理、生产流程优化、供应链管理、市场运营创新等多个方面，为农业生产带来了智能化、精准化的解决方案，有助于提升农业生产效率和产品质量，推动农业可持续发展。

普通人如何抓住AI大模型的风口？

为什么要学AI大模型

当下，⼈⼯智能市场迎来了爆发期，并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能（AGI）为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略，为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会，⼈才缺⼝将达 400 万！

DeepSeek问世以来，生成式AI和大模型技术爆发式增长，让很多岗位重新成了炙手可热的新星，岗位薪资远超很多后端岗位，在程序员中稳居前列。

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与此同时AI与各行各业深度融合，飞速发展，成为炙手可热的新风口，企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工，纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
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AI大模型开发工程师对AI大模型需要了解到什么程度呢？我们先看一下招聘需求：

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知道人家要什么能力，一切就好办了！我整理了AI大模型开发工程师需要掌握的知识如下：

大模型基础知识

你得知道市面上的大模型产品生态和产品线；还要了解Llama、Qwen等开源大模型与OpenAI等闭源模型的能力差异；以及了解开源模型的二次开发优势，以及闭源模型的商业化限制，等等。

了解这些技术的目的在于建立与算法工程师的共通语言，确保能够沟通项目需求，同时具备管理AI项目进展、合理分配项目资源、把握和控制项目成本的能力。

产品经理还需要有业务sense，这其实就又回到了产品人的看家本领上。我们知道先阶段AI的局限性还非常大，模型生成的内容不理想甚至错误的情况屡见不鲜。因此AI产品经理看技术，更多的是从技术边界、成本等角度出发，选择合适的技术方案来实现需求，甚至用业务来补足技术的短板。

AI Agent

现阶段，AI Agent的发展可谓是百花齐放，甚至有人说，Agent就是未来应用该有的样子，所以这个LLM的重要分支，必须要掌握。

Agent，中文名为“智能体”，由控制端（Brain）、感知端（Perception）和行动端（Action）组成，是一种能够在特定环境中自主行动、感知环境、做出决策并与其他Agent或人类进行交互的计算机程序或实体。简单来说就是给大模型这个大脑装上“记忆”、装上“手”和“脚”，让它自动完成工作。

Agent的核心特性

自主性： 能够独立做出决策，不依赖人类的直接控制。

适应性： 能够根据环境的变化调整其行为。

交互性： 能够与人类或其他系统进行有效沟通和交互。

对于大模型开发工程师来说，学习Agent更多的是理解它的设计理念和工作方式。零代码的大模型应用开发平台也有很多，比如dify、coze，拿来做一个小项目，你就会发现，其实并不难。

AI 应用项目开发流程

如果产品形态和开发模式都和过去不一样了，那还画啥原型？怎么排项目周期？这将深刻影响产品经理这个岗位本身的价值构成，所以每个AI产品经理都必须要了解它。

看着都是新词，其实接触起来，也不难。

从0到1的大模型系统学习籽料

最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型，后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料，我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师（吴文俊奖得主）
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给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料，这些学习资料不仅深入浅出，而且非常实用，让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

适学人群

应届毕业生‌： 无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌： 非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能突破瓶颈： 传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。
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AI大模型系统学习路线

在面对AI大模型开发领域的复杂与深入，精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。

基础篇，包括了大模型的基本情况，核心原理，带你认识了解大模型提示词，Transformer架构，预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门AI大模型
进阶篇，你将掌握RAG，Langchain、Agent的核心原理和应用，学习如何微调大模型，让大模型更适合自己的行业需求，私有化部署大模型，让自己的数据更加安全
项目实战篇，会手把手一步步带着大家练习企业级落地项目，比如电商行业的智能客服、智能销售项目，教育行业的智慧校园、智能辅导项目等等