Overcoming LLM Challenges using RAG-Driven Precision in Coffee Leaf Disease Remediation

要約

この研究では、病気の特定に YOLOv8 を、コンテキスト認識型診断に検索拡張生成 (RAG) を活用した、革新的な AI 主導の精密農業システムを導入します。
カルナータカ州のコーヒー生産部門に影響を与える病気の課題に対処することに重点を置いたこのシステムは、高度な物体検出技術と言語モデルを統合し、大規模言語モデル (LLM) に関連する固有の制約に対処します。
私たちの方法論は、LLM の幻覚の問題に取り組むだけでなく、動的な疾患の特定と修復戦略も導入します。
リアルタイムのモニタリング、協力的なデータセットの拡張、組織の関与により、多様な農業環境におけるシステムの適応性が保証されます。
提案されたシステムの効果は自動化を超えて広がり、食料供給の確保、生計の保護、環境に優しい農業慣行の促進を目的としています。
このシステムは正確な病気の特定を容易にすることで、農薬への依存を減らし、持続可能で環境に配慮した農業に貢献します。
このプロジェクトは将来を見据えて、スケーラビリティ、信頼性、使いやすさを重視して、RAG 統合物体検出システムの継続的な開発を構想しています。
この研究は、持続可能で技術的に強化された食料生産に向けた世界的な取り組みと連携し、農業における前向きな変化の先駆けとなることを目指しています。

要約(オリジナル)

This research introduces an innovative AI-driven precision agriculture system, leveraging YOLOv8 for disease identification and Retrieval Augmented Generation (RAG) for context-aware diagnosis. Focused on addressing the challenges of diseases affecting the coffee production sector in Karnataka, The system integrates sophisticated object detection techniques with language models to address the inherent constraints associated with Large Language Models (LLMs). Our methodology not only tackles the issue of hallucinations in LLMs, but also introduces dynamic disease identification and remediation strategies. Real-time monitoring, collaborative dataset expansion, and organizational involvement ensure the system’s adaptability in diverse agricultural settings. The effect of the suggested system extends beyond automation, aiming to secure food supplies, protect livelihoods, and promote eco-friendly farming practices. By facilitating precise disease identification, the system contributes to sustainable and environmentally conscious agriculture, reducing reliance on pesticides. Looking to the future, the project envisions continuous development in RAG-integrated object detection systems, emphasizing scalability, reliability, and usability. This research strives to be a beacon for positive change in agriculture, aligning with global efforts toward sustainable and technologically enhanced food production.

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