AgriIR：特定领域知识检索的可扩展框架

本文介绍了 AgriIR，这是一种可配置的检索增强生成 (RAG) 框架，旨在提供扎实的、特定领域的答案，同时保持灵活性和低计算成本。 AgriIR 不依赖大型的整体模型，而是将信息访问过程分解为声明性模块化阶段——查询细化、子查询规划、检索、综合和评估。这种设计允许从业者在不修改架构的情况下使框架适应新的知识垂直领域。我们的参考实现针对印度农业信息访问，将 1B 参数语言模型与自适应 检索器 和领域感知代理目录集成。该系统强制执行确定性引用，集成遥测以提高透明度，并包括自动部署资产以确保可审计、可重复的操作。通过强调架构设计和模块化控制，AgriIR 证明，即使在资源有限的情况下，精心设计的管道也可以实现领域精确、值得信赖的检索。我们认为，这种方法通过促进检索增强生成系统的可访问性、可持续性和问责制，体现了“农业人工智能”。