神農GPT是由中興大學開發的知識問答系統，專為農業問題設計，結合文件檢索、萃取式閱讀理解和生成式語言模型實現精確查詢。此模型避免了現有生成模型的Hallucinations問題，確保生成的回答都基於真實文獻，大幅降低不正確資訊的生成。神農GPT使用基於農業文獻訓練的問句生成模型強化其閱讀理解能力；同時，它還採用Inverse Cloze Task和Pseudo Question Learning機制訓練其文獻檢索功能。不同於傳統的生成模型，神農GPT先進行文獻檢索和閱讀理解取得答案，再利用生成模型進行答案的統整，既降低了運作成本，也提高了查詢效率，且提供答案的來源和解釋。

神農GPT主要基於萃取式閱讀模型，能從文本中找出問句的答案。由於現有模型對農業文獻的處理有侷限，我們針對此進行了優化：透過自製的問句生成技術增加資料，並由農業專家標注答案片段，專門訓練農業文獻的閱讀模型。同時，我們引入干擾選項生成技術強化閱讀理解能力。這些技術在EMNLP Finding 2023和ACL Finding 2023兩大研討會上有所發表。

神農GPT是一易用的農業知識查詢系統，適合農民和農業專家。神農GPT架構具有高度可擴充性，只要加入新的農業文獻，無需重新訓練檢索模型就能強化知識庫。目前已存有13,000多篇文獻，已有初步效果顯著。隨文獻的增加，知識的廣度和深度也將提升。這套構建問答系統的方法也可應用於其他知識領域，如生醫或人文領域。