5-bosqich: AI chat

Agro AI chati fermerning kun davomida tug‘ilgan savollariga kontekstli javob beradi. Chat javoblari dalaning tarixi, ob-havo, vazifalar va bozor ma’lumotlari bilan boyitilgan.

Foydalanuvchi nima qiladi?

1. Bosh sahifadagi chat ikonchasini bosadi yoki bildirishnoma orqali ochadi.
2. Savolini matn, surat yoki ovoz (keyinchalik) orqali yuboradi.
3. Bir necha soniya ichida AI javobini oladi, kerak bo‘lsa qo‘shimcha savol beradi.
4. “Yordam berdimi?” tugmasi bilan baho beradi.
5. Agar javob yetmaydigan bo‘lsa, “Agronomga ulash” opsiyasini tanlaydi.

Tizimda nimalar bo‘ladi?

xabar keladi
-> intent detection (sug'orish, kasallik, bozor, reja va hokazo)
-> dalaga tegishli so'nggi ma'lumotlar (history, ob-havo, sensoriya, vazifalar) yig'iladi
-> RAG pipeline (RecommendationHistory, PlanVersion, KnowledgeBase) dan mos hujjatlar topiladi
-> LLM kontekst bilan javob yaratadi
-> xavfsizlik filtri kimyoviy dori yoki shaxsiy ma'lumotni tekshiradi
-> javob chatga yuboriladi, AuditLog va ConversationHistory ga yoziladi
-> ishonch past bo'lsa human agronom queue ga topshiriladi

Chuqur yondashuvlar

Kontekstli javoblar

• AI javobida dalaning hozirgi bosqichi, ob-havo prognozi, geografik joylashuv va sub-plot holatlari inobatga olinadi. Masalan: “Bugun shamol kuchli bo‘lgani uchun dorilashni ertaga rejalashtiring”.

Media tahlili

• Surat yoki video kelganda kasallik aniqlash modeli ishlaydi. Bu model natijasi chatga qo‘shilib, “Ko‘rinishidan Alternariya belgisi bor, erta bosqichda bunday choralar…” kabi tavsiya beradi.

Historyga tayanish

• Agar fermer o‘xshash savolni oldin bergan bo‘lsa, AI o‘sha chatni topib “O‘tgan oy ham shu muammo bo‘lgan, siz azotli o‘g‘it qo‘llagan edingiz. Natijasi qanday bo‘ldi?” deb dialogni davom ettiradi.

Ob-havo triggerlari

• AI chat javobidan oldin ruju ob-havo holatini tekshiradi. Agar foydalanuvchi “Bugun sug‘oraymi?” desa, AI “Bugun kechqurun 15 mm yomg‘ir kutilmoqda, hozir sug‘orish shart emas” deb javob qaytaradi.

Eskalatsiya

• Agar AI topolmadi yoki ishonchi past bo‘lsa, chat avtomatik ravishda agronomga yo‘naltiriladi. Foydalanuvchi “Agronom javobini kutyapmiz” degan statusni ko‘radi.

Feedback va o‘rganish

• “Yordam berdi/bermadi” natijalari ConversationHistory bilan bog‘lanadi, LLM fine-tuning yoki promptni sozlash uchun ishlatiladi. Ko‘p rad etilgan javoblar knowledge base ni yangilashga signal bo‘ladi.

Ulanadigan xizmatlar va xavflar

• Xizmatlar: LLM API, RAG knowledge base (RecommendationHistory, PlanVersion, MarketData, Rotatsiya qoida bazasi), media storage, ticket/helpdesk.
• Xavflar: Noto‘g‘ri maslahat, internet sekinligi, shaxsiy ma’lumot tarqalishi, kasallik diagnostikasi xatosi.
• Chora: Dori nomlarini umumiy tavsiyalarga almashtirish, shifrlash, fallback/eskalatsiya, model confidence ni ko‘rsatish, media modelini muntazam re-train qilish, chat transcriptini audit uchun saqlash.