运用生成式AI规模化提取可持续数据，助力全球塑料减排

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一家致力于消除塑料垃圾的全球性非营利组织推出了一个平台，旨在绘制垃圾流向图，并协助研究人员和成员企业改进垃圾管理实践。然而数据采集始终是主要瓶颈——从冗长的可持续发展报告中提取数据仍需人工操作，耗时费力且易出错。为扩大影响力，该组织亟需基于生成式人工智能的解决方案，以实现数据提取自动化，减轻人工负担，全面提升准确性和效率。

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30,000+

24小时内自动处理30,000+页PDF

50,000

两周提取验证50,000项KPI

98%

数据收集验证流程节省98%时间

项目实践

解决方案

客户挑战

手动数据提取速度慢，难以及时获得洞察，从而减缓了决策制定和废物管理工作的进展
耗时且重复的流程给分析师和运营团队带来了沉重负担
报告定义和格式不统一导致数据偏差

解决方案

构建生成式AI驱动的全自动数据提取工作流，在保障高精度前提下最大限度减少人工操作
采用Databricks Workflows实现流程化处理与弹性扩展，提升全链路效率与透明度
开发自助式验证界面，允许非技术人员审查、校验提取数据，便捷参与可持续数据库建设

项目成果

可扩展的协同数据工作流程支持多用户跨大型文档集高效提取数据
通过Databricks Workflows实现全流程透明化与实时监控，便于团队追踪进度并即时优化
标准化的数据定义与范围消除人工提取误差，确保数据一致性并建立可信度

Challenge

Our approach

Outcome

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