Upload 9 files

agents/frameworks.py

@@ -0,0 +1,27 @@
+TEMPLATE_FRAMEWORKS = {
+    "GRI": "GRI Standards template: [Include here detailed GRI ESG report template structure...]",
+    "TCFD": "Task Force on Climate-related Financial Disclosures (TCFD) template: [...]",
+    "TNFD": "Taskforce on Nature-related Financial Disclosures (TNFD) template: [...]",
+    "CDP": "Carbon Disclosure Project (CDP) template: [...]",
+    "SASB": "Sustainability Accounting Standards Board (SASB) template: [...]",
+    "CSRD": "Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) template: [...]",
+    "CSDDD": "Corporate Sustainability Due Diligence Directive (CSDDD) template: [...]",
+    "IFRS": "International Financial Reporting Standards (IFRS) ESG template: [...]",
+    "Gold Standard": "Gold Standard for carbon projects template: [...]",
+    "CBAM": "Carbon Border Adjustment Mechanism (CBAM) reporting template: [...]",
+    "GHG Protocol": "GHG Protocol reporting template: [...]",
+    "SBTi": "Science Based Targets initiative (SBTi) reporting template: [...]",
+}
+
+FRAMEWORKS = {
+    "GRI": [
+        "Disclose total energy consumption.",
+        "Report on greenhouse gas emissions (Scope 1 & 2).",
+        "Describe water consumption and conservation measures.",
+        "Provide information on workforce diversity.",
+        "Describe anti-corruption policies and actions."
+    ],
+    # ... other frameworks as before ...
+}
+
+

agents/greenwash_utils.py

@@ -0,0 +1,73 @@
+import fitz  # PyMuPDF for PDF extraction
+import docx  # python-docx for DOCX extraction
+import requests
+import json
+import streamlit as st
+
+def extract_text(uploaded_file):
+    """Extracts text from an uploaded file (PDF or DOCX)."""
+    try:
+        if uploaded_file.type == "application/pdf":
+            with fitz.open(stream=uploaded_file.read(), filetype="pdf") as doc:
+                return "\n".join(page.get_text() for page in doc)
+        elif uploaded_file.type == "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document":
+            doc = docx.Document(uploaded_file)
+            return "\n".join(para.text for para in doc.paragraphs)
+        else:
+            return "Error: Unsupported file type."
+    except Exception as e:
+        return f"Error processing file: {e}"
+
+
+def chunk_text(text, chunk_size=4000, overlap=200):
+    """Splits text into overlapping chunks."""
+    if not isinstance(text, str):
+        return []
+    chunks = []
+    start = 0
+    while start < len(text):
+        end = start + chunk_size
+        chunks.append(text[start:end])
+        start += chunk_size - overlap
+    return chunks
+
+def analyze_chunk(chunk):
+    """Analyzes a single text chunk for greenwashing using the Groq API."""
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return [{"type": "Configuration Error", "excerpt": "N/A", "explanation": "GROQ_API_KEY secret not found.", "suggestion": "Please ensure the GROQ_API_KEY is set in your Streamlit secrets."}]
+
+    prompt = f"""
+You are a critical ESG analyst specializing in identifying greenwashing. Analyze the following text for potential greenwashing. For each issue, identify the type of greenwashing (e.g., Vague Language, Irrelevant Claims, Hidden Trade-offs, No Proof), extract the specific sentence or phrase, explain why it's a potential issue, and suggest a more transparent alternative.
+
+Text to analyze:
+'''{chunk}'''
+
+Format your response as a valid JSON list of objects. Each object must have the keys: "type", "excerpt", "explanation", and "suggestion". If no issues are found, return an empty list [].
+"""
+    api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+    payload = {
+        "model": "llama3-8b-8192",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "response_format": {"type": "json_object"},
+        "max_tokens": 2048,
+        "temperature": 0.4
+    }
+    try:
+        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+        response.raise_for_status()
+        data = response.json()
+        issues_str = data["choices"][0]["message"]["content"]
+        # The content itself is a JSON string, so we parse it
+        parsed_issues = json.loads(issues_str)
+        # The actual list might be nested inside a key like 'issues'
+        if isinstance(parsed_issues, dict) and 'issues' in parsed_issues:
+            return parsed_issues['issues']
+        return parsed_issues # Assume it's the list itself
+
+    except requests.exceptions.RequestException:
+        return [{"type": "API Error", "excerpt": "N/A", "explanation": "Could not connect to the analysis service.", "suggestion": "Check your API key and network connection."}]
+    except (json.JSONDecodeError, KeyError, IndexError):
+        return [{"type": "API Response Error", "excerpt": "N/A", "explanation": "The analysis service returned an invalid response.", "suggestion": "This may be a temporary issue. Please try again."}]

agents/module1_template.py

@@ -0,0 +1,98 @@
+import streamlit as st
+import requests
+import os
+
+# --- Constants ---
+TEMPLATE_DICT = {
+    "GRI": "Global Reporting Initiative Standards",
+    "SASB": "Sustainability Accounting Standards Board",
+    "TCFD": "Task Force on Climate-related Financial Disclosures",
+    "IIRC": "International Integrated Reporting Council",
+}
+
+# --- Main Function ---
+def generate_esg_template(framework_key, lang_code, template_dict):
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: GROQ_API_KEY secret not found. Please add it to your Streamlit secrets."
+
+    template_info = template_dict.get(framework_key, "")
+    if not template_info:
+        return "Unsupported or unknown ESG framework."
+
+    prompt = f"""
+You are an expert ESG specialist. Provide a detailed, professional ESG reporting template strictly aligned with the {framework_key} framework. Include headings, subheadings, and instructions clearly aligned with the {framework_key} standard requirements.
+
+Base information provided: "{template_info}"
+
+Respond clearly formatted as a template in {'English' if lang_code == 'en' else 'Vietnamese'}.
+"""
+
+    api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+    payload = {
+        "model": "llama3-8b-8192",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "max_tokens": 2048,
+        "temperature": 0.6
+    }
+
+    try:
+        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return f"Error: API request failed: {e}"
+    except (KeyError, IndexError) as e:
+        return f"Error: Invalid API response format: {e}"
+
+
+# --- Streamlit UI ---
+def show_module1_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 1: ESG Template Generation."""
+    st.subheader("Tạo mẫu báo cáo ESG theo các framework quốc tế")
+    st.markdown(
+        """
+        Module này giúp bạn nhanh chóng tạo ra các mẫu báo cáo ESG (Môi trường - Xã hội - Quản trị)
+        dựa trên các framework báo cáo bền vững phổ biến nhất trên thế giới.
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        framework_key = st.selectbox(
+            "📊 Chọn Framework Báo cáo",
+            options=list(TEMPLATE_DICT.keys()),
+            help="Chọn framework bạn muốn tạo mẫu báo cáo.",
+        )
+    with col2:
+        lang_code = st.selectbox(
+            "🌐 Chọn Ngôn ngữ",
+            options=["vi", "en"],
+            format_func=lambda x: "Tiếng Việt" if x == "vi" else "English",
+            help="Chọn ngôn ngữ cho mẫu báo cáo.",
+        )
+
+    # --- Generation ---
+    if st.button("Tạo Mẫu Báo cáo", use_container_width=True):
+        with st.spinner("Đang tạo mẫu báo cáo, vui lòng chờ..."):
+            generated_template = generate_esg_template(
+                framework_key, lang_code, TEMPLATE_DICT
+            )
+            st.session_state.generated_template = generated_template
+
+    # --- Display Result ---
+    if "generated_template" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Mẫu Báo cáo ESG đã tạo")
+        st.markdown(st.session_state.generated_template)
+
+        st.download_button(
+            label="Tải mẫu về máy",
+            data=st.session_state.generated_template,
+            file_name=f"esg_template_{framework_key}.md",
+            mime="text/markdown",
+            use_container_width=True,
+        )

agents/module2_planner.py

@@ -0,0 +1,130 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# --- Constants ---
+FRAMEWORK_OPTIONS = {
+    "GRI": "Global Reporting Initiative",
+    "SASB": "Sustainability Accounting Standards Board",
+    "TCFD": "Task Force on Climate-related Financial Disclosures",
+    "IIRC": "International Integrated Reporting Council",
+    "Custom": "Kế hoạch tùy chỉnh theo mục tiêu"
+}
+
+# --- Backend Logic ---
+def generate_sustainability_plan(profile, objectives, framework, lang_code):
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: GROQ_API_KEY secret not found. Please add it to your Streamlit secrets."
+
+    prompt = f"""
+You are an expert sustainability advisor. Based on the following organization profile and ESG objectives, generate a comprehensive, actionable sustainability plan strictly aligned with the {framework} framework.
+
+Organization Profile:
+- Geographic area: {profile['province']}
+- Sector: {profile['sector']}
+- Size: {profile['size']}
+- Key operations: {profile['operations']}
+
+ESG Objectives:
+- Environmental: {objectives['environmental']}
+- Social: {objectives['social']}
+- Governance: {objectives['governance']}
+
+Please structure the plan with sections matching the ESG pillars, include clear recommended actions, timelines, KPIs, and assign each action to a responsible role where possible. Respond in {'English' if lang_code == 'en' else 'Vietnamese'}.
+"""
+    api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+    payload = {
+        "model": "llama3-8b-8192",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "max_tokens": 2048,
+        "temperature": 0.6
+    }
+    try:
+        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return f"Error: API request failed: {e}"
+    except (KeyError, IndexError) as e:
+        return f"Error: Invalid API response format: {e}"
+
+# --- Streamlit UI ---
+def show_module2_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 2: Sustainability Planner."""
+    st.subheader("Tinh chỉnh kế hoạch phát triển bền vững chi tiết")
+    st.markdown(
+        """
+        Module này giúp bạn xây dựng một kế hoạch hành động ESG chi tiết, phù hợp với bối cảnh
+        và mục tiêu của tổ chức, dựa trên các framework quốc tế.
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    st.markdown("#### **Thông tin tổ chức**")
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        province = st.text_input("Tỉnh/Thành phố", "TP. Hồ Chí Minh")
+        sector = st.text_input("Lĩnh vực hoạt động", "Công nghệ thông tin")
+    with col2:
+        size = st.selectbox("Quy mô", ["<50 nhân viên", "50-250 nhân viên", "250-1000 nhân viên", ">1000 nhân viên"])
+        operations = st.text_area("Hoạt động chính", "Phát triển phần mềm, tư vấn giải pháp CNTT.")
+
+    st.markdown("#### **Mục tiêu ESG**")
+    col1, col2, col3 = st.columns(3)
+    with col1:
+        environmental_obj = st.text_area("Mục tiêu Môi trường (E)", "Giảm 15% lượng khí thải carbon trong 2 năm.")
+    with col2:
+        social_obj = st.text_area("Mục tiêu Xã hội (S)", "Tăng tỷ lệ nữ giới trong vai trò lãnh đạo lên 40%.")
+    with col3:
+        governance_obj = st.text_area("Mục tiêu Quản trị (G)", "Thành lập ủy ban giám sát ESG độc lập.")
+
+    st.markdown("#### **Tùy chọn Kế hoạch**")
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        framework = st.selectbox(
+            "📊 Chọn Framework",
+            options=list(FRAMEWORK_OPTIONS.keys()),
+            help="Chọn framework để xây dựng kế hoạch."
+        )
+    with col2:
+        lang_code = st.selectbox(
+            "🌐 Chọn Ngôn ngữ",
+            options=["vi", "en"],
+            format_func=lambda x: "Tiếng Việt" if x == "vi" else "English",
+            help="Chọn ngôn ngữ cho kế hoạch."
+        )
+
+    # --- Generation ---
+    if st.button("Tạo Kế hoạch Hành động", use_container_width=True):
+        profile = {
+            'province': province,
+            'sector': sector,
+            'size': size,
+            'operations': operations
+        }
+        objectives = {
+            'environmental': environmental_obj,
+            'social': social_obj,
+            'governance': governance_obj
+        }
+        with st.spinner("Đang xây dựng kế hoạch, vui lòng chờ..."):
+            generated_plan = generate_sustainability_plan(
+                profile, objectives, framework, lang_code
+            )
+            st.session_state.generated_plan_m2 = generated_plan
+
+    # --- Display Result ---
+    if "generated_plan_m2" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Kế hoạch Phát triển Bền vững đã tạo")
+        st.markdown(st.session_state.generated_plan_m2)
+
+        st.download_button(
+            label="Tải kế hoạch về máy",
+            data=st.session_state.generated_plan_m2,
+            file_name=f"sustainability_plan_{framework}.md",
+            mime="text/markdown",
+            use_container_width=True,
+        )

agents/module3_report.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# --- Backend Logic ---
+def generate_esg_report(input_data, lang_code):
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: GROQ_API_KEY secret not found. Please add it to your Streamlit secrets."
+
+    prompt = f"""
+You are an ESG Reporting Assistant. Create a comprehensive ESG report for the company using the following data:
+
+Industry: {input_data.get('industry', '')}
+Environmental Metrics: {input_data.get('e_metrics', '')}
+Social Metrics: {input_data.get('s_metrics', '')}
+Governance Metrics: {input_data.get('g_metrics', '')}
+Policy/Initiatives: {input_data.get('policy', '')}
+
+Write the report with an Introduction and sections for Environmental, Social, and Governance performance. Summarize key strengths and suggest improvements.
+Respond in {'English' if lang_code == 'en' else 'Vietnamese'}.
+"""
+    api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+    payload = {
+        "model": "llama3-8b-8192",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "max_tokens": 2048,
+        "temperature": 0.7
+    }
+    try:
+        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return f"Error: API request failed: {e}"
+    except (KeyError, IndexError) as e:
+        return f"Error: Invalid API response format: {e}"
+
+# --- Streamlit UI ---
+def show_module3_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 3: ESG Report Generation."""
+    st.subheader("Tạo báo cáo ESG tự động từ dữ liệu nội bộ")
+    st.markdown(
+        """
+        Module này cho phép bạn nhập các số liệu ESG thô của công ty để tự động tạo ra một
+        báo cáo ESG hoàn chỉnh, có cấu trúc chuyên nghiệp.
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    st.markdown("#### **Nhập dữ liệu ESG của bạn**")
+    industry = st.text_input("Ngành công nghiệp", "Sản xuất hàng tiêu dùng")
+
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        e_metrics = st.text_area("Số liệu Môi trường (E)", "Lượng phát thải CO2: 1,500 tấn/năm\nTiêu thụ nước: 50,000 m3/năm\nTỷ lệ tái chế: 60%")
+    with col2:
+        s_metrics = st.text_area("Số liệu Xã hội (S)", "Tỷ lệ tai nạn lao động: 0.2%\nGiờ đào tạo trung bình/nhân viên: 20 giờ/năm\nĐóng góp cho cộng đồng: 500 triệu VNĐ")
+
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        g_metrics = st.text_area("Số liệu Quản trị (G)", "Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập: 30%\nSố cuộc họp của ủy ban kiểm toán: 4/năm\nChênh lệch lương trung bình nam/nữ: 5%")
+    with col2:
+        policy = st.text_area("Chính sách & Sáng kiến", "Chính sách làm việc linh hoạt\nSáng kiến chuỗi cung ứng bền vững\nChương trình sức khỏe tinh thần cho nhân viên")
+
+    lang_code = st.selectbox(
+        "🌐 Chọn Ngôn ngữ Báo cáo",
+        options=["vi", "en"],
+        format_func=lambda x: "Tiếng Việt" if x == "vi" else "English",
+        key="module3_lang"
+    )
+
+    # --- Generation ---
+    if st.button("Tạo Báo cáo ESG", use_container_width=True):
+        input_data = {
+            'industry': industry,
+            'e_metrics': e_metrics,
+            's_metrics': s_metrics,
+            'g_metrics': g_metrics,
+            'policy': policy
+        }
+        with st.spinner("Đang tổng hợp và viết báo cáo, vui lòng chờ..."):
+            generated_report = generate_esg_report(input_data, lang_code)
+            st.session_state.generated_report_m3 = generated_report
+
+    # --- Display Result ---
+    if "generated_report_m3" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Báo cáo ESG đã tạo")
+        st.markdown(st.session_state.generated_report_m3)
+
+        st.download_button(
+            label="Tải báo cáo về máy",
+            data=st.session_state.generated_report_m3,
+            file_name="esg_report.md",
+            mime="text/markdown",
+            use_container_width=True,
+        )

agents/module4_compliance.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# --- Constants ---
+FRAMEWORKS_DICT = {
+    "GRI": [
+        "Report on stakeholder engagement processes.",
+        "Disclose the process for determining material topics.",
+        "Report on management approach for each material topic.",
+        "Provide data for economic, environmental, and social impacts."
+    ],
+    "SASB": [
+        "Disclose performance on industry-specific sustainability topics.",
+        "Provide metrics that are financially material.",
+        "Report data in a standardized format for comparability.",
+        "Explain how sustainability performance affects financial condition."
+    ],
+    "TCFD": [
+        "Describe the board's oversight of climate-related risks and opportunities.",
+        "Disclose actual and potential impacts of climate risks on the business.",
+        "Describe the resilience of the strategy, taking into consideration different climate scenarios.",
+        "Disclose the metrics and targets used to assess and manage climate-related risks."
+    ],
+    "IIRC": [
+        "Provide an overview of the organization and its external environment.",
+        "Explain the governance structure and how it supports value creation.",
+        "Describe the business model, including inputs, activities, and outputs.",
+        "Report on performance and outcomes in terms of the six capitals (Financial, Manufactured, Intellectual, Human, Social, Natural)."
+    ]
+}
+
+# --- Backend Logic ---
+def check_multi_framework_compliance(report_text, framework_keys, lang_code, frameworks_dict):
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: GROQ_API_KEY secret not found. Please add it to your Streamlit secrets."
+
+    all_results = []
+    for framework_key in framework_keys:
+        requirements = frameworks_dict.get(framework_key, [])
+        if not requirements:
+            all_results.append(f"Framework '{framework_key}' is not supported or has no requirements defined.\n")
+            continue
+        checklist = "\n".join([f"- {req}" for req in requirements])
+        prompt = f"""
+You are an ESG Compliance Checker. Review the following organization's *actual ESG report/results* and compare them to this ESG framework's requirements:
+
+Framework: {framework_key}
+Requirements:
+{checklist}
+
+ESG Report Text:
+\"\"\"{report_text}\"\"\"
+
+Task:
+For each requirement, state whether the report fully meets, partially meets, or does not meet it. Clearly explain any gaps or missing evidence. Suggest specific improvements for non-compliance areas. Respond in {'English' if lang_code == 'en' else 'Vietnamese'}.
+"""
+        api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+        payload = {
+            "model": "llama3-8b-8192",
+            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+            "max_tokens": 2048,
+            "temperature": 0.5
+        }
+        try:
+            response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+            response.raise_for_status()
+            result = response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+            all_results.append(f"### Phân tích Tuân thủ Framework: {framework_key}\n\n{result}\n")
+        except requests.exceptions.RequestException as e:
+            all_results.append(f"Lỗi khi kiểm tra framework {framework_key}: {e}\n")
+        except (KeyError, IndexError) as e:
+            all_results.append(f"Lỗi định dạng phản hồi API cho framework {framework_key}: {e}\n")
+    return "\n---\n".join(all_results)
+
+# --- Streamlit UI ---
+def show_module4_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 4: Multi-Framework Compliance Check."""
+    st.subheader("Kiểm tra tuân thủ đa khung báo cáo")
+    st.markdown(
+        """
+        Dán nội dung báo cáo ESG của bạn vào đây để đối chiếu với các yêu cầu chính
+        của nhiều framework báo cáo bền vững cùng một lúc.
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    report_text = st.text_area(
+        "📝 Dán nội dung báo cáo ESG của bạn vào đây",
+        height=300,
+        placeholder="Ví dụ: Công ty chúng tôi đã giảm 10% lượng nước tiêu thụ trong năm qua..."
+    )
+
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        framework_keys = st.multiselect(
+            "📊 Chọn các Framework để đối chiếu",
+            options=list(FRAMEWORKS_DICT.keys()),
+            default=["GRI", "TCFD"],
+            help="Bạn có thể chọn một hoặc nhiều framework."
+        )
+    with col2:
+        lang_code = st.selectbox(
+            "🌐 Chọn Ngôn ngữ Phân tích",
+            options=["vi", "en"],
+            format_func=lambda x: "Tiếng Việt" if x == "vi" else "English",
+            key="module4_lang"
+        )
+
+    # --- Generation ---
+    if st.button("Kiểm tra Tuân thủ", use_container_width=True):
+        if not report_text:
+            st.warning("Vui lòng dán nội dung báo cáo của bạn.")
+        elif not framework_keys:
+            st.warning("Vui lòng chọn ít nhất một framework để kiểm tra.")
+        else:
+            with st.spinner("Đang phân tích báo cáo của bạn, vui lòng chờ..."):
+                compliance_result = check_multi_framework_compliance(
+                    report_text, framework_keys, lang_code, FRAMEWORKS_DICT
+                )
+                st.session_state.compliance_result_m4 = compliance_result
+
+    # --- Display Result ---
+    if "compliance_result_m4" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Kết quả Phân tích Tuân thủ")
+        st.markdown(st.session_state.compliance_result_m4)
+
+        st.download_button(
+            label="Tải kết quả phân tích",
+            data=st.session_state.compliance_result_m4,
+            file_name="esg_compliance_analysis.md",
+            mime="text/markdown",
+            use_container_width=True,
+        )

agents/module5_score.py

@@ -0,0 +1,106 @@
+import streamlit as st
+import requests
+
+# --- Backend Logic ---
+def evaluate_esg_score(esg_report_text, lang_code, benchmarks=None):
+    try:
+        groq_api_key = st.secrets["GROQ_API_KEY"]
+    except FileNotFoundError:
+        return "Error: GROQ_API_KEY secret not found. Please add it to your Streamlit secrets."
+
+    benchmark_text = f"Compare the results to these benchmarks for the sector: {benchmarks}" if benchmarks else ''
+    prompt = f"""
+You are an independent ESG scoring analyst. Based on the following *actual, implemented* ESG report, rate the organization's performance in each ESG pillar (Environmental, Social, Governance), and provide an overall ESG score (out of 100).
+
+For each pillar, score from 0-100 and provide a rationale. Summarize major strengths and weaknesses based on the data.
+{benchmark_text}
+Be transparent about scoring logic (e.g., low environmental score if no GHG disclosure; high governance score if independent board, etc).
+
+ESG Report:
+\"\"\"{esg_report_text}\"\"\"
+
+Format your answer as:
+- Environmental Score: X/100
+  Explanation: ...
+- Social Score: X/100
+  Explanation: ...
+- Governance Score: X/100
+  Explanation: ...
+- **Overall ESG Score:** X/100
+  Summary: ...
+Respond in {'English' if lang_code == 'en' else 'Vietnamese'}.
+"""
+    api_url = "https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions"
+    headers = {"Authorization": f"Bearer {groq_api_key}", "Content-Type": "application/json"}
+    payload = {
+        "model": "llama3-8b-8192",
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "max_tokens": 1500,
+        "temperature": 0.6
+    }
+    try:
+        response = requests.post(api_url, json=payload, headers=headers)
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()["choices"][0]["message"]["content"]
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        return f"Error: API request failed: {e}"
+    except (KeyError, IndexError) as e:
+        return f"Error: Invalid API response format: {e}"
+
+# --- Streamlit UI ---
+def show_module5_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 5: ESG Scoring."""
+    st.subheader("Đánh giá và chấm điểm báo cáo ESG")
+    st.markdown(
+        """
+        Module này hoạt động như một nhà phân tích độc lập, chấm điểm báo cáo ESG của bạn
+        trên thang điểm 100 và cung cấp lý giải chi tiết cho từng trụ cột.
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    esg_report_text = st.text_area(
+        "📝 Dán nội dung báo cáo ESG của bạn vào đây",
+        height=300,
+        placeholder="Ví dụ: Báo cáo bền vững năm 2023 của công ty ABC..."
+    )
+
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        benchmarks = st.text_area(
+            "📈 Nhập benchmarks (tùy chọn)",
+            height=150,
+            help="Cung cấp các chỉ số tham chiếu của ngành để so sánh. Ví dụ: 'Tỷ lệ phát thải trung bình ngành: 1.2 tấn CO2/sản phẩm'"
+        )
+    with col2:
+        lang_code = st.selectbox(
+            "🌐 Chọn Ngôn ngữ Phân tích",
+            options=["vi", "en"],
+            format_func=lambda x: "Tiếng Việt" if x == "vi" else "English",
+            key="module5_lang"
+        )
+
+    # --- Generation ---
+    if st.button("Chấm điểm ESG", use_container_width=True):
+        if not esg_report_text:
+            st.warning("Vui lòng dán nội dung báo cáo của bạn.")
+        else:
+            with st.spinner("Đang phân tích và chấm điểm, vui lòng chờ..."):
+                scoring_result = evaluate_esg_score(
+                    esg_report_text, lang_code, benchmarks if benchmarks else None
+                )
+                st.session_state.scoring_result_m5 = scoring_result
+
+    # --- Display Result ---
+    if "scoring_result_m5" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Kết quả Chấm điểm ESG")
+        st.markdown(st.session_state.scoring_result_m5)
+
+        st.download_button(
+            label="Tải kết quả chấm điểm",
+            data=st.session_state.scoring_result_m5,
+            file_name="esg_score_analysis.md",
+            mime="text/markdown",
+            use_container_width=True,
+        )

agents/module6_greenwash.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+import streamlit as st
+from agents.greenwash_utils import extract_text, chunk_text, analyze_chunk
+import json
+
+def show_module6_ui():
+    """Renders the Streamlit UI for Module 6: Greenwashing Check."""
+    st.subheader("Phân tích và phát hiện Greenwashing")
+    st.markdown(
+        """
+        Tải lên báo cáo bền vững (PDF, DOCX) hoặc dán một đoạn văn bản để AI phân tích,
+        xác định các tuyên bố có khả năng gây hiểu lầm (greenwashing).
+        """
+    )
+
+    # --- User Inputs ---
+    uploaded_file = st.file_uploader(
+        "Tải lên báo cáo ESG (PDF, DOCX)",
+        type=["pdf", "docx"]
+    )
+    manual_text = st.text_area(
+        "Hoặc dán một đoạn văn bản (tuyên bố, quảng cáo...) vào đây:",
+        height=200,
+        placeholder="Ví dụ: Sản phẩm của chúng tôi 100% thân thiện với môi trường..."
+    )
+
+    # --- Analysis ---
+    if st.button("Phân tích Greenwashing", use_container_width=True):
+        text_to_analyze = ""
+        if uploaded_file:
+            with st.spinner(f"Đang trích xuất văn bản từ file {uploaded_file.name}..."):
+                text_to_analyze = extract_text(uploaded_file)
+        elif manual_text:
+            text_to_analyze = manual_text
+        else:
+            st.warning("Vui lòng tải file lên hoặc dán văn bản để phân tích.")
+            st.stop()
+
+        if "Error:" in text_to_analyze:
+            st.error(text_to_analyze)
+            st.stop()
+
+        chunks = chunk_text(text_to_analyze)
+        if not chunks:
+            st.warning("Không tìm thấy nội dung văn bản để phân tích.")
+            st.stop()
+
+        all_issues = []
+        progress_bar = st.progress(0, text="Bắt đầu phân tích...")
+
+        for i, chunk in enumerate(chunks):
+            progress_text = f"Đang phân tích phần {i + 1}/{len(chunks)}..."
+            progress_bar.progress((i + 1) / len(chunks), text=progress_text)
+
+            # Analyze the chunk (API key is now handled by the utility function)
+            issues = analyze_chunk(chunk)
+            if isinstance(issues, list):
+                all_issues.extend(issues)
+
+        progress_bar.empty()
+        st.session_state.greenwash_results_m6 = all_issues
+
+    # --- Display Results ---
+    if "greenwash_results_m6" in st.session_state:
+        st.markdown("---")
+        st.subheader("Kết quả Phân tích Greenwashing")
+        results = st.session_state.greenwash_results_m6
+
+        if not results:
+            st.success("Không tìm thấy dấu hiệu greenwashing đáng kể trong văn bản.")
+        else:
+            st.info(f"Tìm thấy {len(results)} vấn đề tiềm ẩn.")
+            for idx, issue in enumerate(results, 1):
+                issue_type = issue.get('type', 'Không xác định')
+                with st.expander(f"Vấn đề {idx}: **{issue_type}**"):
+                    st.markdown(f"> **Trích đoạn:** *...{issue.get('excerpt', 'N/A')}...*")
+                    st.write("**Giải thích:**", issue.get("explanation", ""))
+                    st.write("**Gợi ý:**", issue.get("suggestion", ""))
+
+            st.download_button(
+                label="Tải kết quả phân tích",
+                data=json.dumps(results, indent=2, ensure_ascii=False),
+                file_name="greenwashing_analysis.json",
+                mime="application/json",
+                use_container_width=True,
+            )