Upraszczanie złożonego raportowania dzięki analizom opartym na sztucznej inteligencji
Ręczna analiza raportów ESG stanowi istotną przeszkodę dla organizacji dążących do prowadzenia zrównoważonej i zgodnej z przepisami działalności. Dokumenty te nie posiadają ujednoliconego formatu i często charakteryzują się dużym zagęszczeniem tekstu, tabel, wykresów oraz diagramów, co sprawia, że proces ekstrakcji danych jest powolny i podatny na błędy. Dostrzegając to powszechne wyzwanie wśród naszych klientów, postanowiliśmy stworzyć rozwiązanie zdolne do analizy tych złozonych struktur i dostarczania wiarygodnych odpowiedzi popartych weryfikowalnymi źródłami.
Aby poradzić sobie z tymi wyzwaniami, postanowiliśmy zaprojektować i stworzyć zaawansowane rozwiązanie w architekturze Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Budowa solidnej architektury RAG: od koncepcji do wdrożenia
Nasze podejście opierało się na przejrzystym procesie i ścisłej współpracy, co pozwoliło nam zaprojektować rozwiązanie nie tylko wysoce wydajne, ale również niezawodne i przyjazne dla użytkownika. Łącząc dogłębną wiedzę techniczną ze zwinną realizacją, dostarczyliśmy dedykowaną platformę AI, precyzyjnie dostosowaną do unikalnych wymagań związanych z analizą raportów ESG.
Rozpoczęliśmy projekt od zebrania i technicznego dopracowania wymagań w oparciu o kluczowy problem biznesowy. Ta faza bliskiej współpracy zagwarantowała nam wspólne zrozumienie celów oraz kryteriów sukcesu.
W ciągu kilku tygodni wdrożyliśmy docelowe rozwiązanie, przekształcając wstępną koncepcję we w pełni funkcjonalną platformę.
Nasz zespół zaprojektował skalowalną architekturę, dokładnie analizując i dobierając optymalne narzędzia, w tym model bazowy, filtry odpowiedzi, wektorową bazę danych oraz infrastrukturę chmurową.
Wykonaliśmy serię restrykcyjnych, iteracyjnych testów, by na bieżąco optymalizować efektywność, szybkość i precyzję platformy, upewniając się, że osiąga ona nasze benchmarki wydajnościowe.
Gdy tylko osiągnęliśmy zakładane benchmarki wydajnościowe, wdrożyliśmy aplikację, oddając ją w ręce użytkowników.
Rozpoczęliśmy projekt od zebrania i technicznego dopracowania wymagań w oparciu o kluczowy problem biznesowy. Ta faza bliskiej współpracy zagwarantowała nam wspólne zrozumienie celów oraz kryteriów sukcesu.
Nasz zespół zaprojektował skalowalną architekturę, dokładnie analizując i dobierając optymalne narzędzia, w tym model bazowy, filtry odpowiedzi, wektorową bazę danych oraz infrastrukturę chmurową.
W ciągu kilku tygodni wdrożyliśmy docelowe rozwiązanie, przekształcając wstępną koncepcję we w pełni funkcjonalną platformę.
Wykonaliśmy serię restrykcyjnych, iteracyjnych testów, by na bieżąco optymalizować efektywność, szybkość i precyzję platformy, upewniając się, że osiąga ona nasze benchmarki wydajnościowe.
Gdy tylko osiągnęliśmy zakładane benchmarki wydajnościowe, wdrożyliśmy aplikację, oddając ją w ręce użytkowników.
Łącząc najwyższe standardy inżynierii oprogramowania z dogłębną wiedzą ekspercką w dziedzinie sztucznej inteligencji, stworzyliśmy narzędzie, które znacząco przyspiesza analizę ESG, gwarantując, że każda decyzja jest poparta precyzyjnymi i weryfikowalnymi danymi.
średnia długość jednego raportu ESG
wczytanych raportów, gotowych do szukania danych
średni czas uzyskania odpowiedzi popartej źródłami
większa dokładność względem standardowych modeli LLM
średnia długość jednego raportu ESG
wczytanych raportów, gotowych do szukania danych
średni czas uzyskania odpowiedzi popartej źródłami
większa dokładność względem standardowych modeli LLM
W Codya stawiamy na bliską współpracę. Zapewniamy ekspercką wiedzę, wsparcie i relację budowaną na wzajemnym zaufaniu.
