AI 赋能林业守护

DeepForest

林业病虫害智能问答系统

洞悉森林脉搏,精准应对病虫挑战。DeepForest 结合大模型、知识图谱与RAG技术,为您提供前所未有的林业病虫害智能问答与决策支持。

设计理念

洞悉森林脉搏,精准应对挑战。

关于 DeepForest

守护绿色屏障的智能伙伴

森林是地球之肺,维系着生态平衡。然而,日益严峻的病虫害问题威胁着森林健康与生物多样性。传统的病虫害识别、诊断和防治依赖大量专业知识和人力,响应速度慢,信息获取难。

林病智控,我们整合海量文献、监测数据与专家知识,构建起庞大的林业知识图谱。基于先进的 DeepSeek 微调模型和 RAG 技术,DeepForest 能够理解您的自然语言提问,快速提供精准、可靠的病虫害信息、诊断建议和防治策略。

健康的森林生态系统

图片示意:健康的森林生态

核心能力

DeepForest 如何助您一臂之力

智能问答引擎

基于微调大模型与 RAG 技术,精准理解您的自然语言提问(包括文本、图片),快速给出病虫害识别、发生规律、防治方案等专业回答。

林业知识图谱

整合海量数据构建的 Neo4j 知识图谱,可视化展示物种、病害、寄主、文献、地理分布间的复杂关系,提供深度洞察。

多源数据融合

高性能分布式爬虫持续汇聚最新文献、资讯和监测数据,结合结构化知识库,保证信息的时效性与全面性。

运作流程

智能引擎的内在逻辑

DeepForest 通过精密的流程整合数据、构建知识并生成智能回答,将复杂信息转化为您的决策依据。

数据爬虫Scrapy
外部数据API/DBs
数据处理ETL
知识图谱Neo4j
用户提问Text/Image
RAG 融合检索+图谱
LLM 处理DeepSeek
智能回答UI/UX

(DeepForest 核心流程图)

技术驱动

构建 DeepForest 的坚实基础

DeepSeek LLM微调大模型
RAG检索增强生成
Neo4j知识图谱
React/Next.js前端框架
Spring Boot后端框架
PythonAI/爬虫
Spring AIAI集成
Ant DesignUI 组件库
ECharts数据可视化
Scrapy分布式爬虫

使用 DeepSeek, React, Next.js, SpringBoot, Spring AI, Ant Design, ECharts, Python Scrapy 等一系列先进技术栈共同驱动 DeepForest 的强大功能。

核心价值

DeepForest 为您带来

精准高效

快速响应您的查询,基于海量数据和 AI 模型提供准确可靠的病虫害信息和防治建议,显著提升工作效率。

深度洞察

知识图谱揭示隐藏的关联,帮助您理解病虫害发生的深层原因、传播规律和潜在风险,辅助科学决策。

知识集成

打破信息孤岛,整合多源异构数据,构建动态更新的林业知识库,成为您权威的信息中心。

辅助决策

不仅提供信息,更能结合上下文进行分析、推理和预测,为防治策略制定、风险预警提供智能支持。

延伸探索

深入了解相关领域

《森林昆虫学》

系统介绍森林昆虫分类、生态及主要害虫防治,是林业专业的基础读物。

《森林病理学》

阐述森林病害的病原、发生规律和防治原理,涵盖真菌、细菌、病毒等多种病害类型。

《知识图谱:方法、实践与应用》

了解知识图谱构建、存储、查询和应用的核心技术,有助于理解 DeepForest 的图谱部分。

RAG 相关论文

"Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" (Lewis et al., 2020) - 理解 RAG 如何结合检索与生成。(arXiv Link)

《中国主要林业有害生物》

提供中国范围内主要林业病虫害的图文识别、分布和危害信息,是重要的参考工具书。

准备好体验 DeepForest 了吗?

无论是研究学习、林业管理还是病虫害防治,DeepForest 都能为您提供强大的智能支持。立即开始探索!