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autonomous hr chatbot

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Chatbot autônomo de hr construído usando chatgpt, langchain, pinecone e streamlit

Leitura complementar: Criando um (principalmente) assistente de RH autônomo com os agentes e ferramentas do ChatGPT e Langchain

Tl; dr/descrição

Este é um aplicativo de protótipo Enterprise - um agente autônomo capaz de responder consultas de RH usando as ferramentas que possui em mãos. Foi fabricado usando os módulos de agentes e ferramentas de Langchain, usando o Pinecone como banco de dados vetorial e alimentado pelo ChatGPT ou GPT-3.5-Turbo. O front-end é otimizado usando o componente streamlit_chat.

Ferramentas:

Políticas de cronometragem - Um documento de política de RH de amostra de amostra gerada por chatgpt. As incorporações foram criadas para este documento usando o modelo de embutido-Ada-002 do OpenAI e armazenadas em um índice Pinecone.
Dados dos funcionários - um arquivo CSV contendo dados fictícios dos funcionários (por exemplo, nome, supervisor, # de folhas etc.). Ele é carregado como um quadro de dados de pandas e manipulado pelo LLM usando o pythonastrepltool de Langchain
Calculadora - Este é o módulo de cadeia da calculadora de Langchain, llmmathchain

Amostra de bate -papo

sample_chat

Uso da ferramenta de amostra

sample_tool_use

Como usar este repo

Instale o Python 3.10. Windows, Mac
Clone o repositório de um diretório local.
Navegue até o diretório local e execute este comando no seu terminal para instalar todos os módulos de pré -requisito - pip install -r requirements.txt
Entre suas próprias teclas de API no arquivo hr_agent_backend_local.py (ou hr_agent_backend_azure.py se você deseja usar a versão do Azure; apenas o descompacte no arquivo frontond.py)
Execute streamlit run hr_agent_frontent.py em seu terminal

Armazenamento de incorporações em Pinecone

Crie uma conta Pinecone em Pinecone.io - Existe uma camada gratuita. Tome nota dos valores da API e do ambiente do Pinecone.
Execute o notebook 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb'. Substitua as teclas API Pinecone e OpenAI (para o modelo de incorporação) por si mesmo.

Pilha de tecnologia

Serviço do Azure OpenAi - A oferta de serviço do OpenAI para clientes do Azure.
Langchain - Trabalho de quadro de desenvolvimento para criar aplicativos em torno do LLMS.
Pinecone - o banco de dados vetorial para armazenar as incorporações.
Streamlit - usado para a extremidade frontal. Estrutura leve para implantar aplicativos da Web Python.
Azure Data Lake - Para pousar os arquivos CSV dos dados do funcionário. Qualquer outro armazenamento em nuvem também deve funcionar (BLOB, S3 etc).
Fábrica de dados do Azure - usado para criar o pipeline de dados.
SAP HCM - O sistema de origem para dados dos funcionários.