نتيجة للزيادة العالمية في الطلب على البروتين الحيواني، تطورت تربية الدواجن إلى قطاع مكثف ومعقد تقنيًا للغاية. وفقًا لمنظمة الفاو، زاد إنتاج البروتين الحيواني بحوالي 16% خلال العقد الماضي، حيث توسعت تربية الدواجن وحدها بنسبة 27% وأصبحت المصدر الرئيسي للبروتين الحيواني. هذا التكثيف يتطلب اتخاذ قرارات سريعة ومعقدة عبر جوانب متعددة من الإنتاج تحت ظروف عدم اليقين وقيود زمنية صارمة. تقدم هذه الدراسة تطوير وتقييم نظام دعم قرار حواري مصمم لدعم عملية اتخاذ القرارات لمساعدة مربي الدواجن، خصوصًا مربي الدجاج اللاحم، في التعامل مع الاستفسارات التقنية عبر خمسة مجالات رئيسية: التحكم البيئي، التغذية، الصحة، الرعاية، ورفاهية الحيوان. كنموذج إثبات مفهوم، السياق المرجعي هو الإنتاج المركّز للدجاج اللاحم، شاملاً إعدادات الحضانة الشائعة لتربية الدواجن على الأرض، بما في ذلك البيوت ذات التحكم البيئي والتهوية الميكانيكية. يجمع النظام بين نموذج لغة كبير (LLM) وتقنية توليد قائمة على الاسترجاع (RAG) لتأسيس الردود على مجموعة منتقاة من الأدبيات العلمية والتقنية. بالإضافة إلى ذلك، يضيف مكونًا للاستدلال باستخدام منطق الدليل المعلم المتناقض Eτ، وهو منطق غير كلاسيكي مصمم للتعامل مع المعلومات المتناقضة أو غير المكتملة. منهجيًا، يُستخدم منطق Eτ كآلية تحكم على مستوى سير العمل لتنظيم التوضيح، توجيه المجال، وإشارة كفاية الإجابة، بدلاً من استخدامه فقط كتصنيف استعادي على النتائج المولدة. نُفذ التقييم بمقارنة إجابات النظام مع إجابات الخبراء باستخدام مقياس التشابه الدلالي (تشابه جيب التمام مع تمثيلات SBERT). تشير النتائج إلى أن النظام يسترجع ويؤلف محتوى ذا صلة بنجاح، بينما تجعل طبقة الاستدلال المتناقض النتائج أسهل في التفسير وأكثر موثوقية في وجود أدلة متضاربة أو غير كافية. تشير هذه النتائج إلى أن الهيكلية المقترحة توفر أساسًا قابلاً للتطبيق لدعم القرار القابل للتفسير والموثوق في إنتاج الدواجن الحديث، محققة استدلالًا متسقًا تحت معلومات متناقضة أو غير كاملة حيث قد تنتج روبوتات الدردشة التقليدية التوليدية إرشادات غير مستقرة.
درس LEITE وآخرون (Mon,) هذا السؤال.