Generate_Sustainability_Report

？灵感

大型组织和企业正在努力提高全球的可持续性。 Gen AI 在可持续发展方面有许多用例，其中之一是可持续发展报告和促进公司内部的协作。为了加强可持续发展的沟通和报告，我们开发了可持续发展分析。

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它的作用

Sustainability Analytics提供智能聊天机器人界面，允许用户提出有关公司可持续发展数据的实时问题。

主要特点：

• 利用 ESG 数据和先进的人工智能模型（如 LLaMA 3.1）来检索准确且相关的信息。
• 用户可以查询：
  • 碳排放
  • 能源使用
  • 用水量
  • 还有更多！
• 聊天机器人生成：
  • 同比比较
  • 条形图、折线图和饼图形式的视觉洞察。

例子：

用户查询： “各公司 2024 年的碳排放总量是多少？”
聊天机器人响应： “2024 年碳排放总量为X 公吨。”

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我们是如何建造它的

技术堆栈：

• 使用开源LLaMA 3.1模型的高级 RAG 方法。
• 用于查询数据的Langchain 框架。
• 用于存储 ESG 指标的 Postgres 数据库。
• 后端： Python框架FastAPI 。
• 前端：使用React.js构建。

数据通过 Langchain 工具查询，法学硕士处理该工具以生成自然语言响应以及图表可视化。

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？我们遇到的挑战

我们在开发过程中遇到了几个挑战：

1. 及时工程：

   • 确保 LLaMA 3.1 模型准确处理与可持续性相关的查询。

2. 数据来源和集成：

   • 构建ESG指标数据，以便通过Langchain框架轻松查询。

3. 性能优化：

   • 增强大型数据集的 RAG 方法并管理图表生成（条形图、折线图、饼图）以进行数据比较。

4. 跨查询的准确性：

   • 确保不同查询类型的动态同比比较的准确性。

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？我们引以为豪的成就

• 成功集成：我们将 LLaMA 3.1 与 Langchain 集成，构建了一个交互式可持续发展分析平台。
• 实时响应：我们的聊天机器人实时提供有关公司 ESG 指标的准确且针对具体情况的答案。
• 动态可视化：用户可以根据查询生成可视化见解（条形图、折线图、饼图）。
• 高效查询：为我们的Postgres数据库构建了高效的查询机制，在保证速度的同时不影响准确性。

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？我们学到了什么

• 掌握先进的 RAG 方法有助于我们简化精确响应的生成。
• 我们学会了如何更有效地处理ESG 数据，同时构建支持数据密集型操作的可扩展后端系统。
• 将数据库与生成模型集成教会我们数据完整性和查询优化的重要性。

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可持续发展分析的下一步是什么

我们的目标是通过以下方式扩展可持续发展分析：

1. 高级数据分析功能：

   • 用于预测未来 ESG 指标的预测分析。
   • 确定可持续性改进的领域。

2. 全球标准整合：

   • 添加更多可持续发展框架以符合全球标准。
   • 支持更广泛的客户群的多语言功能。

3. 协作工具：

   • 推出允许公司利益相关者协作输入数据并生成综合报告的工具。

4. API集成：

   • 扩展 API 与现有可持续发展平台的集成。

5. 用户界面改进：

   • 增强 UI，提供更直观的用户体验。

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