自 2 月以来,东非国家马拉维的农民通过手机上的 WhatsApp 访问了名为 UlangiziAI 的聊天机器人。聊天机器人可以理解通过文本或语音留言发送的与农业相关的问题,还可以识别和解释照片。
该应用程序以英语或齐切瓦语回答查询,齐切瓦语是该国 2000 万人口中大约一半的人的母语。在马拉维,大约 30%的人口不会读写,该应用程序能够以自然语言回答至关重要。
该平台由在马拉维工作了 21 年的非政府组织 Opportunity International 开发。由于智能手机在该国的使用率仍然很低,该非政府组织聘请了一批当地的马拉维人与农村农业社区合作。这些农民支持代理接受培训和智能手机,然后帮助农民访问 UlangiziAI 应用程序(在奇切瓦语中,“Ulangizi”的意思是“指导”或“咨询”)。
Paul Essene 帮助开发了支持 UlangiziAI 的技术,他说聊天机器人可以帮助克服 Malawi 农民通常面临的根深蒂固的结构性挑战。
大多数马拉维人每天的生活费用约为 2 美元。该国 80%以上的人口生活在农村或偏远地区,大约四分之三的马拉维人在农场工作或拥有农场。旨在为农民提供建议的政府办公室开放时间不一致。即使到这些办公室去,农民也可能很难。在一个国家,步行通常是主要的 (也是最可靠的) 交通工具,农民经常步行 10 英里或更多的路到镇上,结果政府办公室关闭了。
通过使用 UlangiziAI,农民可以快速找到农业问题的答案,包括牲畜、植物、肥料和杀菌剂,以及整体种植策略。
“在我们最初三个月的试点计划中,我们发现应用程序中有超过 4000 个英语和齐切瓦语的问题,”Essene 说。“我们能够解决的问题类型,从耕作实践到与作物相关的问题,再到如何检测疾病——它们以混合模式到来,而应用程序可以快速准确地做出响应。”
为了创建聊天机器人,Opportunity International 与 Gooey.AI (一种 AI 工作流平台) 进行了合作。
UlangiziAI 基于 Azure 云中的 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 运行。由于 Chichewa 是一种低资源语言,因此 Chichewa 中用于训练 LLM 或语音识别模型的数据资产相对较少。因此,Gooey.AI 不得不采用引导技术来优化 UlangiziAI。
视频 1. 展示 UlangiziAI 应用实时响应的视频 。
通过 WhatsApp 语音留言提交问题时,LLM(例如 Meta 的 MMS Large 或 OpenAI 的 Whisper 3 微调版)会将问题转录并翻译成英语。当农民上传他们拍摄的作物或病虫害照片时,系统会将照片自动路由到 OpenAI 的 GPT4o。然后,系统会将这些数据进行合并,并发送给他们以生成向量数据库查询。
然后,该应用程序会根据《Malawi 农业部农业生产手册》查询 RAG 流程。该手册共 450 页,包含详细的信息,专注于 Malawi 农场和农民的特定需求。
检索器从向量数据库中识别并提取相关数据后,将其发送回语言模型,该模型将其转换为英语或 Chichewa。然后,检索器将答案反馈给农户,通过 WhatsApp 以文本或音频格式。每个答案还包括相关数据源的引文和超链接。
Gooey.AI 会定期热插拔运行在 UlangiziAI 上的开源语言模型和自动语音识别工具,使用近乎分步的改进,每一代模型都能理解低资源语言。
UlangiziAI 将农民获取关键农业指导所需的时间从几天缩短到了几秒钟。到目前为止,使用过这一应用的农民对它的评价很高。Opportunity International 计划在今年晚些时候或明年初在肯尼亚推出该应用,并提供斯瓦希里语和其他肯尼亚语言版本。
查看 Opportunity International 全球编程
详细了解 Gooey.AI 正在从事 评估 AI 模型 和为 低资源语言 构建聊天机器人 的工作。
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网址: AI 聊天机器人为非洲农民提供多语言服务支持 https://m.huajiangbk.com/newsview539809.html
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