基于《农业工程学报》文献中关于水稻病虫害专家系统的研究，展示了固定Qwen2.5-72B-Instruct模型下的消融实验结果。图表分为逻辑架构与数据对比两部分。上方流程展示了系统的核心技术链路：首先通过“递进提示抽取”（PPE）进行三阶段轮询以提取实体属性与关系；接着进行“增量更新”，实现实体对齐并融合多源知识；最后输出“图谱支持问答”，依据检索到的相关属性和事实进行回答。下方则以条形图直观呈现了加入“递进提示”后各指标的绝对变化（百分点）。对比“实体属性抽取”（蓝色）与“三元组抽取”（橙色）两项任务，结果显示两者的性能均有显著提升。具体而言，实体属性抽取的精确率提升了8.6个百分点，召回率提升了14.2个百分点，F1值提升了11.6；三元组抽取的精确率、召回率和F1值分别提升了7.6、12.9和10.5个百分点。底部的核心结论一针见血地指出：两项任务均以“召回率”的增幅最大。这表明递进提示机制在减少漏检、更全面地提取农业知识信息方面发挥了关键作用。