autonomous hr chatbot

ChatGpt、langchain、Pinecone、およびRiremlitを使用して構築された自律HRチャットボット

コンパニオンリーディング：ChatGptとLangchainのエージェントとツールを使用して（ほとんど）自律HRアシスタントを作成する

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tl; dr/description

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これはプロトタイプエンタープライズアプリケーションです。これは、手元にあるツールを使用してHRクエリに答えることができる自律エージェントです。 Pineconeをベクトルデータベースとして使用し、ChatGPTまたはGPT-3.5-ターボを搭載したLangchainのエージェントとツールモジュールを使用して作成されました。フロントエンドは、Streamlit_Chatコンポーネントを使用してretrylistです。

ツール：

1. タイムキーピングポリシー-ChatGPT生成されたサンプルHRポリシードキュメント。埋め込みは、OpenaiのText-dembedding-002モデルを使用してこのDoc用に作成され、Pineconeインデックスに保存されました。
2. 従業員データ-Dummy Employee Data（名前、監督者、葉など）を含むCSVファイル。パンダのデータフレームとしてロードされ、LangchainのPythonastrepltoolを使用してLLMによって操作されています
3. 計算機 - これは、Langchainの電卓チェーンモジュール、LLMMATHCHAINです

サンプルチャット

サンプルツールの使用

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このリポジトリの使用方法

1. Python 3.10をインストールします。 Windows、Mac
2. リポジトリをローカルディレクトリにクローンします。
3. ローカルディレクトリに移動し、端末でこのコマンドを実行して、すべての前提条件モジュール-PIP pip install -r requirements.txtをインストールします。txt
4. hr_agent_backend_local.pyファイル（またはhr_agent_backend_azure.pyにhr_agent_backend_local.pyファイルに独自のAPIキーを入力します。Azureバージョンを使用する場合は、frontend.pyファイルにofmentを作成するだけです）
5. ターミナルでstreamlit run hr_agent_frontent.pyします

松ぼっくりに埋め込みを保存します

1. Pinecone.ioでPineconeアカウントを作成します - 無料層があります。 Pinecone APIと環境値に注意してください。
2. ノートブック 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb'を実行します。 PineconeおよびOpenai APIキー（埋め込みモデル用）を独自のものに置き換えます。

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技術スタック

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Azure Openaiサービス - Azureの顧客向けのOpenaiサービス提供。
LANGCHAIN -LLMS周辺のアプリを構築するための開発フレーム作業。
Pinecone-埋め込みを保存するためのベクトルデータベース。
流線 - フロントエンドに使用されます。 Python Webアプリを展開するための軽量フレームワーク。
Azure Data Lake-従業員データCSVファイルを着陸させるため。他のクラウドストレージも同様に機能するはずです（BLOB、S3など）。
Azure Data Factory-データパイプラインの作成に使用されます。
SAP HCM-従業員データのソースシステム。

ビデオデモ

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YouTubeリンク

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著者

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スティーブン・ボニファシオ

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