高分毕设：Python农业病虫害问答系统源码

资源摘要信息:"基于Python的农业病虫害智能问答系统源码（高分毕业设计）.zip"是一个面向计算机相关专业学生、老师或企业员工的开源项目资源。该资源包含一个已经测试并验证可以运行的农业病虫害智能问答系统源码，适合用作学习、毕业设计、课程设计或作为项目的初始演示。项目涉及的技术点包括程序开发、知识库构建、问答链路建立以及使用LLM（可能指的是大型语言模型）等。下载后，用户应当首先阅读README.md文件以获取项目使用指导，并注意项目不得用于商业目的。 知识点详细说明： 1. Python编程语言：项目源码使用Python语言开发，Python因其简洁明了的语法、强大的库支持和广泛的应用场景，在数据科学、机器学习、人工智能和Web开发领域中有着广泛的应用。作为该项目的开发语言，Python能够快速地实现复杂功能，且易于阅读和维护。 2. 知识库构建：01.build_kb.py文件是知识库构建脚本。知识库是问答系统的核心组件之一，它存储了有关农业病虫害的专业知识和问答对。构建知识库通常需要收集、整理和组织大量的相关信息，为问答系统提供数据支撑。构建知识库的技术可能包括自然语言处理（NLP）和机器学习算法。 3. 问答链路建立：02.build_chain.py文件涉及问答链路的建立。问答链路指的是如何从用户提问中提取出关键信息，并基于这些信息在知识库中检索、匹配和生成答案的过程。这个过程可能涉及到信息检索技术、自然语言处理技术，以及对话管理系统的设计。 4. LLM（Large Language Model，大型语言模型）：LLM.py文件可能是一个利用大型语言模型来增强问答系统能力的组件。大型语言模型通常是预训练的深度学习模型，例如GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列，BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）等。这些模型通过大量文本数据的预训练，能够理解和生成自然语言，从而在问答系统中提供更加准确和自然的回答。 5. 项目部署和运行：app.py文件可能是项目的主程序文件，负责启动问答系统并提供用户界面。用户可以通过app.py文件提供的接口与问答系统交互。系统可能采用Web框架或者命令行界面，以便用户输入问题并接收回答。 6. 软件依赖和环境配置：requirements.txt文件记录了项目运行所需的Python库及其版本号。该文件是Python项目常见的配置文件，用于确保项目能够在其他机器上复现相同的运行环境，避免了“在我电脑上可以运行，在你电脑上不可以”的问题。它列出了所有必要的库，包括但不限于Flask（Web框架）、NLTK（自然语言处理工具包）等。 7. 数据集：nongji_dataset_split_txt文件可能是一个用于训练和测试问答系统的农业病虫害数据集。数据集通常被分割为训练集和测试集，以便模型开发者可以验证模型的性能。数据集可能包括了用户提问、标准答案以及相关的病虫害信息，用于训练模型理解和生成农业病虫害相关的问题和答案。 通过下载和研究该项目的源码，计算机相关专业的学生和从业人士可以获得宝贵的实践经验，同时也能够根据自己的需求对项目进行扩展和深化。