؟ إلهام
تسعى المنظمات الكبرى والشركات جاهدة إلى زيادة الاستدامة على مستوى العالم. لدى Gen AI العديد من حالات الاستخدام في تنمية الاستدامة، أحدها هو إعداد تقارير الاستدامة وتعزيز التعاون داخل الشركات. لتعزيز التواصل وإعداد التقارير من أجل الاستدامة، قمنا بتطوير تحليلات الاستدامة .
ماذا يفعل
توفر تحليلات الاستدامة واجهة chatbot ذكية تتيح للمستخدمين طرح أسئلة في الوقت الفعلي حول بيانات الاستدامة الخاصة بالشركة.
الميزات الرئيسية:
- يستفيد من بيانات ESG ونماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة (مثل LLaMA 3.1) لاسترداد المعلومات الدقيقة وذات الصلة.
- يمكن للمستخدمين الاستفسار عن:
- انبعاثات الكربون
- استخدام الطاقة
- استهلاك المياه
- وأكثر!
- يقوم برنامج الدردشة الآلي بإنشاء:
- مقارنات سنوية
- رؤى مرئية في شكل مخططات شريطية وخطية ودائرية.
مثال:
استعلام المستخدم: "ما هو إجمالي انبعاثات الكربون في عام 2024 للشركة المعنية؟"
استجابة Chatbot: "إجمالي انبعاثات الكربون لعام 2024 هو X طن متري ."
كيف بنيناها
المكدس الفني:
- منهجية RAG المتقدمة باستخدام نموذج LLaMA 3.1 مفتوح المصدر.
- إطار Langchain للاستعلام عن البيانات
- قاعدة بيانات Postgres لتخزين مقاييس ESG.
- الواجهة الخلفية: إطار عمل بايثون FastAPI .
- الواجهة الأمامية: تم إنشاؤها باستخدام React.js .
يتم الاستعلام عن البيانات من خلال أدوات Langchain، التي تعالجها LLM لتوليد استجابات اللغة الطبيعية، إلى جانب تصورات المخططات.
؟ التحديات التي واجهناها
واجهنا العديد من التحديات أثناء التطوير:
الهندسة الفورية:
- التأكد من أن نموذج LLaMA 3.1 يتعامل بدقة مع الاستفسارات المتعلقة بالاستدامة.
مصادر البيانات والتكامل:
- هيكلة بيانات مقاييس البيئة والاجتماعية والحوكمة (ESG) لسهولة الاستعلام عنها من خلال إطار عمل Langchain.
تحسين الأداء:
- تعزيز منهجية RAG لمجموعات البيانات الكبيرة وإدارة إنشاء المخططات (الشريط والخط والدائري) لمقارنات البيانات.
الدقة عبر الاستعلامات:
- ضمان الدقة في المقارنات الديناميكية السنوية عبر أنواع الاستعلام المتنوعة.
؟ إنجازات نفتخر بها
- التكامل الناجح: قمنا بدمج LLaMA 3.1 مع Langchain لبناء منصة تفاعلية لتحليلات الاستدامة.
- الاستجابات في الوقت الفعلي: يقدم برنامج الدردشة الآلي الخاص بنا إجابات دقيقة ومحددة السياق حول مقاييس ESG الخاصة بالشركة في الوقت الفعلي.
- المرئيات الديناميكية: يمكن للمستخدمين إنشاء رؤى مرئية (مخططات شريطية وخطية ودائرية) بناءً على الاستعلامات.
- الاستعلام الفعال: تم إنشاء آلية استعلام عالية الكفاءة لقاعدة بيانات Postgres الخاصة بنا، مما يضمن السرعة دون المساس بالدقة.
؟ ما تعلمناه
- لقد ساعدنا إتقان منهجية RAG المتقدمة في تبسيط عملية توليد الاستجابات الدقيقة.
- لقد تعلمنا التعامل مع البيانات البيئية والاجتماعية والحوكمة بشكل أكثر فعالية أثناء إنشاء أنظمة خلفية قابلة للتطوير تدعم العمليات كثيفة البيانات.
- لقد علمنا دمج قواعد البيانات مع النماذج التوليدية أهمية تكامل البيانات وتحسين الاستعلامات.
ما هو التالي بالنسبة لتحليلات الاستدامة
نحن نهدف إلى توسيع نطاق تحليلات الاستدامة من خلال:
ميزات تحليلات البيانات المتقدمة:
- التحليل التنبؤي للتنبؤ بمقاييس ESG المستقبلية.
- تحديد مجالات تحسين الاستدامة.
تكامل المعايير العالمية:
- إضافة المزيد من أطر الاستدامة لتتماشى مع المعايير العالمية.
- دعم القدرات المتعددة اللغات لقاعدة عملاء أوسع.
أدوات التعاون:
- تقديم الأدوات التي تسمح لأصحاب المصلحة في الشركة بإدخال البيانات بشكل تعاوني وإنشاء تقارير شاملة.
تكامل واجهة برمجة التطبيقات:
- توسيع عمليات تكامل واجهة برمجة التطبيقات (API) مع منصات الاستدامة الحالية.
تحسينات واجهة المستخدم:
- تحسين واجهة المستخدم لتجربة مستخدم أكثر سهولة.
