autonomous hr chatbot Download - autonomous hr chatbot .

autonomous hr chatbot

Другой исходный код

1.0.0

Скачать

Автономный HR Chatbot, созданный с использованием CHATGPT, Langchain, Pinecone и Streamlit

Чтение компаньона: Создание (в основном) автономного помощника по персоналу с агентами и инструментами Langchain

TL; DR/Описание

Это прототип предприятия - автономный агент, способный отвечать на запросы HR, используя инструменты, которые у него есть под рукой. Он был сделан с использованием модулей и инструментов Langchain, используя Pinecone в качестве векторной базы данных и питается CATGPT или GPT-3.5-Turbo. Фронт-энд является потоковой линейкой с использованием компонента streamlit_chat.

Инструменты:

Политики хронометража - сгенерированный ChatGPT -образец документ HR -политики. Для этого DOC были созданы встраивание с использованием модели Openai , введенного в эксплуатацию, и хранились в индексе Pinecone.
Данные сотрудника - файл CSV, содержащий фиктивные данные сотрудника (например, имя, руководитель, # листьев и т. Д.). Он загружен как DataFrame Pandas и манипулируется LLM с использованием Pythonastrepltool Langchain
Калькулятор - это модуль цепи калькулятора Langchain, Llmmathchain

Образец чата

Sample_chat

Образец использования инструмента

Sample_tool_use

Как использовать это репо

Установите Python 3.10. Windows, Mac
Клонировать репо в местный каталог.
Перейдите к локальному каталогу и запустите эту команду в вашем терминале для установки всех обязательных модулей - pip install -r requirements.txt
Введите свои собственные клавиши API в файле hr_agent_backend_local.py (или hr_agent_backend_azure.py , если вы хотите использовать версию Azure; просто не понаблюдайте ее в файле Frontend.py)
Запустите streamlit run hr_agent_frontent.py в вашем терминале

Хранение внедрения в Pinecone

Создайте учетную запись Pinecone в pinecone.io - есть бесплатный уровень. Обратите внимание на API Pinecone и значения среды.
Запустите ноутбук 'store_embeddings_in_pinecone.ipynb'. Замените клавиши API Pinecone и OpenAI (для модели встраивания) своим собственным.

Технический стек

Azure Open Service - Service Service Service для клиентов Azure.
Langchain - Рама разработки для создания приложений вокруг LLMS.
PINECONE - векторная база данных для хранения вторжений.
Уточняя - используется для передней части. Легкая структура для развертывания веб -приложений Python.
Azure Data Lake - Для посадки файлов CSV Data Data. Любое другое облачное хранилище должно работать так же хорошо (Blob, S3 и т. Д.).
Azure Data Factory - используется для создания конвейера данных.
SAP HCM - исходная система для данных сотрудников.