急速な変革に耐えている業界において、耕作者は農業の収量と資源管理の改善に役立つ新しいテクノロジーへのアクセスを獲得している。TensorFlowで構築されたチャットボットは、生産者を即座に支援することができる。TensorFlowは、データの自動化、モデルの監視、モデルの再トレーニングのための機械学習（ML）フレームワークである。TensorFlowと組み合わせて複数のデータ前処理技術を使用し、政府ポータルのKisan Call Canter（KCC）から8000万件以上の通話記録を分析するために使用されました。トレーニングにより、チャットボットは農業に関する質問、作物管理、土壌の健康、害虫駆除の意図と実体を区別できるようになった。このチャットボットは、音声認識モジュールを実装し、ユーザーがテキストベースのクエリではなく、音声ベースのクエリを送信できるようにする予定である。将来的には、このチャットボットは高精度で画像を理解できるように訓練され、作物を識別し、作物の生産性を向上させる方法を提案し、持続可能な農業の必要性を促進することができるようになる。このオートマトンは、精度とエラー削減の指標を用いて評価されている。TensorFlowで訓練されたチャットボットが、生産者にリアルタイムのデータを提供し、収量と収益を増やす方法についてアドバイスを提供することで、農業に革命をもたらす可能性は十分に考えられる。