autonomous hr chatbot

Otonomi SDM Chatbot Dibangun Menggunakan Chatgpt, Langchain, Pinecone dan Streamlit

Bacaan pendamping: Membuat asisten SDM otonom (kebanyakan) dengan chatgpt dan agen dan alat Langchain

---

Tl; dr/deskripsi

---

Ini adalah aplikasi prototipe perusahaan - agen otonom yang dapat menjawab kueri SDM menggunakan alat yang dimilikinya. Itu dibuat menggunakan agen Langchain dan modul alat, menggunakan Pinecone sebagai database vektor dan didukung oleh ChatGPT atau GPT-3.5-turbo. Front-end adalah streamlit menggunakan komponen streamlit_chat.

Peralatan:

1. Kebijakan Ketepatan waktu - Dokumen Kebijakan SDM CHATGPT yang dihasilkan. Embeddings dibuat untuk DOC ini menggunakan model Openai -Embedding-Dada-002 dan disimpan dalam indeks Pinecone.
2. Data Karyawan - File CSV yang berisi data karyawan dummy (misalnya nama, pengawas, # daun dll). Itu dimuat sebagai dataframe panda dan dimanipulasi oleh LLM menggunakan pythonastrepltool Langchain
3. Kalkulator - Ini adalah modul rantai kalkulator Langchain, llMmathchain

Contoh obrolan

Contoh Penggunaan Alat

---

Cara menggunakan repo ini

1. Pasang Python 3.10. Windows, Mac
2. Kloning repo ke direktori lokal.
3. Arahkan ke direktori lokal dan jalankan perintah ini di terminal Anda untuk menginstal semua modul prasyarat - pip install -r requirements.txt
4. Masukkan tombol API Anda sendiri di file hr_agent_backend_local.py (atau hr_agent_backend_azure.py jika Anda ingin menggunakan versi azure; cukup unkomment di frontend.py file)
5. Jalankan streamlit run hr_agent_frontent.py di terminal Anda

Menyimpan embeddings di pinus

1. Buat akun Pinecone di Pinecone.io - ada tingkat gratis. Perhatikan nilai Pinecone API dan lingkungan.
2. Jalankan notebook 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb'. Ganti tombol API Pinecone dan OpenAI (untuk model embedding) dengan milik Anda.

---

Tumpukan teknologi

---

Layanan Azure Openai - Penawaran Layanan OpenAI untuk pelanggan Azure.
Langchain - Bingkai pengembangan bekerja untuk membangun aplikasi di sekitar llms.
Pinecone - Database vektor untuk menyimpan embeddings.
StreamLit - Digunakan untuk ujung depan. Kerangka kerja ringan untuk menggunakan aplikasi web Python.
Azure Data Lake - Untuk mendaratkan file CSV data karyawan. Penyimpanan cloud lainnya juga harus berfungsi dengan baik (Blob, S3 dll).
Azure Data Factory - Digunakan untuk membuat pipa data.
SAP HCM - Sistem sumber untuk data karyawan.

Demo video

---

Tautan youtube

---

Pengarang

---

Stephen Bonifacio

Jangan ragu untuk terhubung dengan saya di:

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/stephenbonifacio/
Twitter: https://twitter.com/stepanogil