基于eBird聊天机器人案例研究的大型语言模型生态解释应用数据集

数据集概述

本数据集围绕大型语言模型（LLMs）在生态学解释中的应用展开，以eBird聊天机器人为案例研究，探讨如何通过自然语言查询将生态观测数据转化为可操作的保护与沟通见解，提供LLM开发路线图及技术实现细节。

文件详解

• 文件名称：eBird_testing-main.zip
• 文件格式：ZIP压缩包
• 内容说明：包含基于LangChain框架开发的eBird聊天机器人相关代码、配置文件及案例研究实现文件，用于展示LLM在分析公民科学鸟类观测数据中的应用

适用场景

• 生态数据智能分析：利用LLM实现自然语言查询生态观测数据的自动化分析
• 保护行动决策支持：将鸟类观测数据转化为可操作的保护策略建议
• 跨领域沟通工具开发：构建连接科研与政策部门的生态数据沟通平台
• 公民科学数据应用：探索LLM在处理eBird等公民科学数据库中的潜力
• AI生态工具研发：为开发多模态LLM生态解释系统提供技术路线参考