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graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% TextInput-dvpjv[<div><img src="/_astro/type.Dy26vmDy.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Carrera] style TextInput-dvpjv stroke:#a170ff TextInput-s2vgd[<div><img src="/_astro/type.Dy26vmDy.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Certificados] style TextInput-s2vgd stroke:#a170ff TextInput-oz3io[<div><img src="/_astro/type.Dy26vmDy.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Habilidades] style TextInput-oz3io stroke:#a170ff TextInput-6r3sb[<div><img src="/_astro/type.Dy26vmDy.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Experiencia] style TextInput-6r3sb stroke:#a170ff TextInput-ep0wz[<div><img src="/_astro/type.Dy26vmDy.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Educación] style TextInput-ep0wz stroke:#a170ff ChatOutput-zlpn1[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output] style ChatOutput-zlpn1 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-5myel[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings] style OpenAIEmbeddings-5myel stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-3xa20[<div><img src="/_astro/google_drive.wKmDsV2c.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Obtener CV] style GDriveFilesComponent-3xa20 stroke:#a170ff Prompt-3a8sl[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Requisitos] style Prompt-3a8sl stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-6p7a2[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings2] style OpenAIEmbeddings-6p7a2 stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-rweqg[Language Recursive Text Splitter] style LanguageRecursiveTextSplitter-rweqg stroke:#a170ff AstraDB-un98t[Astra DB] style AstraDB-un98t stroke:#a170ff AstraDB-un1f3[Astra DB2] style AstraDB-un1f3 stroke:#a170ff LanggraphRAGAgent-cgjw7[RAG Agent] style LanggraphRAGAgent-cgjw7 stroke:#a170ff OpenAIModel-448zp[<div><img src="/_astro/openAI.BhmuxEs3.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI] style OpenAIModel-448zp stroke:#a170ff TextInput-dvpjv -.- Prompt-3a8sl linkStyle 0 stroke:#a170ff TextInput-s2vgd -.- Prompt-3a8sl linkStyle 1 stroke:#a170ff TextInput-ep0wz -.- Prompt-3a8sl linkStyle 2 stroke:#a170ff TextInput-6r3sb -.- Prompt-3a8sl linkStyle 3 stroke:#a170ff TextInput-oz3io -.- Prompt-3a8sl linkStyle 4 stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-3xa20 -.- LanguageRecursiveTextSplitter-rweqg linkStyle 5 stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-rweqg -.- AstraDB-un98t linkStyle 6 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-5myel -.- AstraDB-un98t linkStyle 7 stroke:#a170ff LanggraphRAGAgent-cgjw7 -.- ChatOutput-zlpn1 linkStyle 8 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-6p7a2 -.- AstraDB-un1f3 linkStyle 9 stroke:#a170ff AstraDB-un1f3 -.- LanggraphRAGAgent-cgjw7 linkStyle 10 stroke:#a170ff Prompt-3a8sl -.- LanggraphRAGAgent-cgjw7 linkStyle 11 stroke:#a170ff OpenAIModel-448zp -.- LanggraphRAGAgent-cgjw7 linkStyle 12 stroke:#a170ff

Correspondência de CV

🧩 Visão Geral

Este fluxo de trabalho automatiza o processo de correspondência de CVs de candidatos contra um conjunto de requisitos específicos de vaga. Ele recupera CVs de uma fonte designada, processa-os em uma base de conhecimento pesquisável e usa um agente de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para encontrar e apresentar de forma inteligente os candidatos mais adequados. Isso agiliza a fase inicial de triagem do recrutamento, fornecendo uma análise classificada e alimentada por IA sobre a adequação dos candidatos.

⚙️ Principais Funcionalidades

Ingesta CVs de uma pasta do Google Drive e os processa para busca baseada em vetores.
Cria um prompt estruturado a partir de requisitos de vaga definidos pelo usuário, como educação, habilidades e experiência.
Utiliza um agente RAG para pesquisar o banco de dados de CVs e identificar os candidatos com melhor correspondência.
Apresenta as descobertas do agente em uma saída de chat clara e conversacional.

🔄 Etapas do Fluxo de Trabalho

Nome do Componente	Função no Fluxo de Trabalho	Principais Entradas	Principais Saídas
Entrada de Texto (Carrera)	Define o diploma ou área de estudo exigida.	Diploma definido pelo usuário (ex: "Engenheiro de Computação")	Texto do requisito de diploma
Entrada de Texto (Certificados)	Define as certificações exigidas.	Certificações definidas pelo usuário (ex: "Engenheiro")	Texto do requisito de certificação
Entrada de Texto (Educación)	Define o nível de educação exigido.	Nível de educação definido pelo usuário (ex: "Universidade")	Texto do requisito de educação
Entrada de Texto (Experiencia)	Define os anos de experiência exigidos.	Experiência definida pelo usuário (ex: "1 ano")	Texto do requisito de experiência
Entrada de Texto (Habilidades)	Define as habilidades técnicas exigidas.	Habilidades definidas pelo usuário (ex: "Python e C#")	Texto do requisito de habilidades
Prompt (Requisitos)	Compila todos os requisitos individuais em um único prompt estruturado para o agente.	Todos os textos de requisitos (Diploma, Certificações, Educação, Experiência, Habilidades)	Uma mensagem de prompt consolidada com os requisitos da vaga
Componente Arquivos do Google Drive	Recupera documentos de CV de uma pasta específica do Google Drive.	Caminho da pasta de destino	Dados brutos dos documentos de CV
Divisor de Texto Recursivo por Idioma	Divide os documentos de CV recuperados em partes menores e gerenciáveis para processamento.	Dados brutos dos documentos de CV	Dados de texto divididos em partes
Embeddings OpenAI	Gera embeddings vetoriais para as partes de texto, permitindo busca semântica.	Dados das partes de texto	Embeddings vetoriais numéricos
Astra DB	Armazena os embeddings vetoriais e o texto associado do CV em um banco de dados vetorial para recuperação eficiente.	Partes de texto e seus embeddings vetoriais correspondentes	Armazenamento vetorial configurado e recuperador
Modelo OpenAI	Fornece o modelo de linguagem central que alimenta o raciocínio e a geração de resposta do agente RAG.	Configuração do modelo (ex: temperatura, configurações de API)	Uma instância de modelo de linguagem configurada
Agente RAG	O agente inteligente que recebe os requisitos da vaga, consulta o banco de dados de CVs (via recuperador) e gera uma resposta identificando as melhores correspondências.	Prompt de requisitos da vaga, modelo de linguagem configurado, recuperador do banco de dados de CVs	Uma mensagem de resposta com os resultados de CV correspondentes
Saída de Chat	Exibe a resposta final do agente RAG em uma interface de chat amigável ao usuário.	Mensagem de resposta do agente	Mensagem de chat formatada para o usuário

🧠 Notas

O fluxo de trabalho requer credenciais de API válidas para OpenAI (para o modelo e embeddings) e Google Drive para funcionar.
Também depende de uma instância do Astra DB configurada para armazenamento e recuperação vetorial.
A qualidade das correspondências depende da clareza dos requisitos de entrada e da abrangência dos CVs na pasta de origem.
O agente RAG é configurado com verificações de qualidade de resposta e alucinação para melhorar a confiabilidade das respostas.