Description
Le Chatbot RH Autonome, hébergé sur GitHub, est conçu comme un prototype d'application d'entreprise. Il fonctionne comme un agent autonome capable de répondre aux demandes liées aux RH en utilisant une suite d'outils. L'architecture du chatbot est construite sur les modules d'agents et d'outils de LangChain, utilisant Pinecone comme base de données vectorielle et alimentée par ChatGPT ou gpt-3.5-turbo. L'interface utilisateur est développée avec Streamlit, intégrant le composant streamlit_chat pour l'interaction utilisateur.
La fonctionnalité du chatbot est centrée sur plusieurs outils clés. Ceux-ci incluent les politiques de gestion du temps, un exemple de document de politique RH généré par ChatGPT, et les données des employés, un fichier CSV contenant des informations fictives sur les employés. Les embeddings pour le document de politique RH sont créés à l'aide du modèle text-embedding-ada-002 d'OpenAI et stockés dans un index Pinecone. Les données des employés sont chargées sous forme de dataframe pandas et manipulées par le LLM à l'aide du PythonAstREPLTool de LangChain. De plus, le chatbot intègre le module de chaîne de calcul de LangChain, LLMMathChain, pour effectuer des calculs.
Le projet propose une version modernisée utilisant une boucle d'agent via l'API Responses d'OpenAI, sans LangChain ni Pinecone, avec des résumés de raisonnement gpt-5.2, disponible dans le répertoire v2/. L'implémentation originale de 2023 est conservée à titre de référence. La pile technologique comprend Azure OpenAI Service, LangChain, Pinecone, Streamlit, Azure Data Lake et Azure Data Factory. Le projet est l'œuvre de Stephen Bonifacio, qui fournit des liens vers ses profils LinkedIn et Twitter pour un engagement plus approfondi.
Fonctionnalités principales de Chatbot RH Autonome
Agent RH autonome
Répond aux requêtes RH
Utilise les agents et outils LangChain
Emploie la base de données vectorielle Pinecone
Propulsé par ChatGPT ou gpt-3.5-turbo
Interface utilisateur construite avec Streamlit
Inclut l'outil Politiques de gestion du temps
Utilise les données des employés à partir de CSV
Intègre le PythonAstREPLTool de LangChain
Intègre le calculateur LLMMathChain
Utilise le modèle text-embedding-ada-002 d'OpenAI
Version modernisée avec l'API Responses d'OpenAI
Projet open-source
Premiers pas avec Chatbot RH Autonome
Cloner: Cloner le référentiel dans un répertoire local.
Installer les dépendances: Naviguer vers le répertoire local et exécuter `pip install -r requirements.txt` dans votre terminal.
Configurer les clés API: Saisir vos clés API dans le fichier `hr_agent_backend_local.py` (ou `hr_agent_backend_azure.py` si vous utilisez Azure).
Exécuter l'interface utilisateur: Exécuter `streamlit run hr_agent_frontent.py` dans votre terminal.
Créer un compte Pinecone: Créer un compte Pinecone sur pinecone.io.
Stocker les embeddings: Exécuter le notebook 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb' et remplacer les clés API.
Cas d'utilisation de Chatbot RH Autonome
- Automatisation des requêtes RH
- libre-service des employés
- Récupération d'informations sur les politiques
- Analyse de données
- Amélioration des processus RH
- Base de connaissances
- Formation et intégration
- Conformité
