> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/msaad-geopard-llthkaa-alastnaay/aldqh-waltqyym.md).

# الدقة والتقييم

كيف يقيس GeoPard دقة مساعد الذكاء الاصطناعي ويتحقق من صحة الخطط المُولَّدة.

نقيس الدقة الزراعية للمساعد على معيار مرجعي مُصدَّر بالإصدارات. ننشر درجة كل فئة، بما في ذلك المجالات التي ما تزال تتحسن.

### المعيار المرجعي

* 503 سؤالًا في علم الزراعة بمستوى الخبراء، على نمط CCA.
* خمس فئات: التربة والمياه، إدارة المحاصيل، إدارة المغذّيات، إدارة الآفات والمكافحة المتكاملة للآفات (IPM)، تخصص الزراعة الدقيقة.
* مُصدَّر بالإصدارات ويُعاد تشغيله عند كل إصدار. الإصدار الحالي: v2، يوليو 2026.

### الدرجات الحالية

| الفئة                                         | الدرجة |
| --------------------------------------------- | ------ |
| تخصص الزراعة الدقيقة                          | 100%   |
| التربة والمياه                                | 95.8%  |
| إدارة المحاصيل                                | 93.8%  |
| إدارة المغذّيات                               | 92.9%  |
| إدارة الآفات والمكافحة المتكاملة للآفات (IPM) | 77.5%  |

### لماذا مجموعة الأسئلة خاصة

تتسرّب أسئلة المعيار المرجعي العامة إلى بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي. وعندما يحدث ذلك، تتوقف الدرجات عن قياس القدرة. تبقى مجموعة الأسئلة خاصة حتى تظل الدرجات المستقبلية ذات معنى. ننشر المنهجية، وجميع درجات الفئات، وأسئلةً نموذجية عند الطلب.

### التحقق بما يتجاوز المعيار المرجعي

تقيس درجات المعيار المرجعي المعرفة. تُخضع كل خطة مُولَّدة للتحقق التجريبي قبل الإنشاء. تشمل عمليات التحقق توازن المغذّيات ومعاملات الإزالة مقابل توصيات الإرشاد الزراعي. كما تشمل المستويات الحرجة لاختبار التربة وقواعد التراكم المعتمدة من مختبرك. وتشمل أيضًا الحدود القصوى لمعدلات التطبيق، ومسافات العزل، وقواعد قاعدة المعرفة. إذا فشل أي تحقق، فلن تُنشأ أي خريطة.

### دورك

يدعم المساعد الحكم المهني. لكنه لا يحل محل أخصائي زراعي محلي معتمد. أنت تراجع كل توصية وتوافق عليها. تحقّق من التوصيات مقابل خطة المحصول، ونتائج اختبارات التربة، وملصقات المنتجات، واللوائح المحلية.

### ذات صلة

* [نظرة عامة على مساعد الذكاء الاصطناعي GeoPard](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/msaad-geopard-llthkaa-alastnaay.md)
* [الأسئلة الشائعة حول مساعد الذكاء الاصطناعي](/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/msaad-geopard-llthkaa-alastnaay/alaselh-alshaeah-hwl-msaad-althkaa-alastnaay-llzraah-aldqyqh.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/ar/jwlh-almntj-ttbyq-alwyb/msaad-geopard-llthkaa-alastnaay/aldqh-waltqyym.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.