Descrição
O Chatbot de RH Autônomo, hospedado no GitHub, foi projetado como um protótipo de aplicação empresarial. Ele funciona como um agente autônomo capaz de responder a consultas relacionadas a RH usando um conjunto de ferramentas. A arquitetura do chatbot é construída sobre os módulos de agentes e ferramentas do LangChain, utilizando o Pinecone como um banco de dados vetorial e alimentado por ChatGPT ou gpt-3.5-turbo. O front-end é desenvolvido com Streamlit, incorporando o componente streamlit_chat para interação do usuário.
A funcionalidade do chatbot está centrada em várias ferramentas-chave. Estas incluem Políticas de Controlo de Tempo, um documento de política de RH de amostra gerado pelo ChatGPT, e Dados de Funcionários, um arquivo CSV contendo informações fictícias de funcionários. Embeddings para o documento de política de RH são criados usando o modelo text-embedding-ada-002 da OpenAI e armazenados em um índice Pinecone. Os dados dos funcionários são carregados como um dataframe pandas e manipulados pelo LLM usando o PythonAstREPLTool do LangChain. Além disso, o chatbot incorpora o módulo de cadeia de calculadora do LangChain, LLMMathChain, para realizar cálculos.
O projeto oferece uma versão modernizada usando um loop de agente via API de Respostas da OpenAI, sem LangChain ou Pinecone, com resumos de raciocínio gpt-5.2, disponível no diretório v2/. A implementação original de 2023 é preservada para referência. A pilha de tecnologias inclui Azure OpenAI Service, LangChain, Pinecone, Streamlit, Azure Data Lake e Azure Data Factory. O projeto é de autoria de Stephen Bonifacio, que fornece links para seus perfis no LinkedIn e Twitter para maior envolvimento.
O valor do chatbot reside em sua capacidade de automatizar as respostas a consultas de RH, fornecendo uma aplicação prática de IA em ambientes empresariais. Ele agiliza a recuperação de informações e oferece uma interface amigável para que os funcionários acessem informações relacionadas a RH de forma eficiente. A natureza de código aberto do projeto permite a personalização e o desenvolvimento posterior, tornando-o um recurso valioso para desenvolvedores e profissionais de RH.
Recursos principais de Chatbot de RH Autônomo
Agente de RH autônomo
Responde a consultas de RH
Usa agentes e ferramentas LangChain
Emprega o banco de dados vetorial Pinecone
Alimentado por ChatGPT ou gpt-3.5-turbo
Front-end construído com Streamlit
Inclui a ferramenta Políticas de Controlo de Tempo
Utiliza Dados de Funcionários do CSV
Integra o PythonAstREPLTool do LangChain
Incorpora a calculadora LLMMathChain
Usa o modelo text-embedding-ada-002 da OpenAI
Versão modernizada com a API de Respostas da OpenAI
Projeto de código aberto
Primeiros passos com Chatbot de RH Autônomo
Clone: Clone o repositório para um diretório local.
Instalar Dependências: Navegue até o diretório local e execute `pip install -r requirements.txt` no seu terminal.
Configurar Chaves de API: Insira suas chaves de API no arquivo `hr_agent_backend_local.py` (ou `hr_agent_backend_azure.py` se estiver usando o Azure).
Executar o Frontend: Execute `streamlit run hr_agent_frontent.py` no seu terminal.
Criar Conta Pinecone: Crie uma conta Pinecone em pinecone.io.
Armazenar Embeddings: Execute o notebook 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb' e substitua as chaves de API.
Casos de uso de Chatbot de RH Autônomo
- Automação de Consultas de RH
- Autoatendimento do Funcionário
- Recuperação de Informações de Políticas
- Análise de Dados
- Melhoria de Processos de RH
- Base de Conhecimento
- Treinamento e Integração
- Conformidade
