要約
中小規模の農業経営者は、ローカライズされたタイムリーな情報へのアクセスが制限され、生産性と持続可能性に影響を与えるなどの課題に直面しています。
対面エージェントに依存する従来の内線サービスは、特に遠隔地では拡張性とタイムリーな配信に苦労しています。
これらの問題に対処するために設計された、AI を活用した生成型チャットボットである Farmer.Chat を紹介します。
Generative AI を活用する Farmer.Chat は、パーソナライズされた信頼性の高いコンテキストに関連したアドバイスを提供し、決定論的な対話フロー、言語サポート、および非構造化データ処理における以前のチャットボットの制限を克服します。
Farmer.Chat は 4 か国で展開され、15,000 人を超える農家と関わり、300,000 件を超える質問に答えてきました。
このペーパーでは、Farmer.Chat による GenAI の革新的な使用により、農業サービスのスケーラビリティと有効性がどのように強化されるかに焦点を当てています。
定量的分析と定性的洞察を組み合わせた当社の評価では、農業慣行の改善、信頼性、応答品質、ユーザー エンゲージメントの強化における Farmer.Chat の有効性が強調されています。
要約(オリジナル)
Small and medium-sized agricultural holders face challenges like limited access to localized, timely information, impacting productivity and sustainability. Traditional extension services, which rely on in-person agents, struggle with scalability and timely delivery, especially in remote areas. We introduce Farmer.Chat, a generative AI-powered chatbot designed to address these issues. Leveraging Generative AI, Farmer.Chat offers personalized, reliable, and contextually relevant advice, overcoming limitations of previous chatbots in deterministic dialogue flows, language support, and unstructured data processing. Deployed in four countries, Farmer.Chat has engaged over 15,000 farmers and answered over 300,000 queries. This paper highlights how Farmer.Chat’s innovative use of GenAI enhances agricultural service scalability and effectiveness. Our evaluation, combining quantitative analysis and qualitative insights, highlights Farmer.Chat’s effectiveness in improving farming practices, enhancing trust, response quality, and user engagement.
arxiv情報
| 著者 | Namita Singh,Jacqueline Wang’ombe,Nereah Okanga,Tetyana Zelenska,Jona Repishti,Jayasankar G K,Sanjeev Mishra,Rajsekar Manokaran,Vineet Singh,Mohammed Irfan Rafiq,Rikin Gandhi,Akshay Nambi |
| 発行日 | 2024-09-13 15:31:33+00:00 |
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