STELAR Tech Brief #2: LLM-alapú LAI-imputáció

Ez a tanulmány egy RAG-LLM-megközelítést mutat be az idősorokban hiányzó levélfelületi index (LAI) értékek pótlására, vektorhasonlóság-alapú visszakeresés és LLM által generált korrekciók felhasználásával. A 2021-es francia adatokon végzett értékelés szerint a módszer a COI, a KNN és más, a legkorszerűbb technikáknál jobb teljesítményt nyújt az MAE, az MSE és az R² mutatók tekintetében, különösen a ritka adathalmazok esetében. A keretrendszer az EU által finanszírozott STELAR projekt (támogatási szám: 101070122) része, amely a nyelvi modellek felhasználásával az agrár-élelmiszeripari adatok integrációjára összpontosít. A kód nyilvánosan elérhető a GitHubon.