Чат-бот на генеративном AI для HR-департамента

Интеллектуальный чат-бот, разработанный командой Lad, предназначен для виртуального общения с соискателями, стажерами, сотрудниками.

Чат-бот помогает решать разные HR-задачи: онбординг и адаптация, массовый и индивидуальный подбор, оценка и обучение, карьерное развитие, поддержка корпоративной базы знаний, предоставление кадровых документов по запросу, консультирование и информирование, офбординг.

• Освободить HR-специалистов от рутинной и монотонной работы для более сложных задач, оптимизировать и улучшить работу HR-отдела.
• Напоминать сотрудникам об отпусках, командировках и доводить до них другую информацию от лица компании.
• Предоставить сотрудникам доступ к инструкциям, регламентам и другой полезной информации.
• Дать сотрудникам, особенно новичкам, возможность задавать в любое время вопросы, в том числе «неудобные».
• Автоматизировать создание и прохождение индивидуальных планов развития.

• Поисковый движок на векторных и графовых базах данных обеспечивает работу с пользовательскими документами. Вы можете подгружать документы в базу знаний, чтобы бот брал из них ответы на вопросы или отправлять боту справки, выписки.
• Применение интеллектуальных автономных агентов обеспечивает самообучаемость системы, более глубокое понимание контекста и способность к самостоятельным действиям.
• Локальный аналог ChatGPT гарантирует, что данные останутся в контуре компании. 
• Интерфейс бота встраивается в любую удобную информационную систему в текстовом или голосовом виде.

Чат-бот может стать неотъемлемой частью корпоративной культуры компании и выполнять целый ряд задач, направленных на повышение мотивации и вовлеченности сотрудников:

• активное использование корпоративных сервисов за счет реализации чат-бота в формате виртуального персонажа для живого общения;
• вовлеченность новичков в процессы онбординга за счет системы мотивации в виде баллов и итогового приза за успешное прохождение, побуждающих быстрее и качественнее пройти все этапы;
• эффективное обучение посредством подачи учебных материалов в нескучном, игровом формате;
• прозрачная комплексная оценка по итогам испытательного срока, которая формируется при выполнении заданий и тестов.

• Высокая вариативность диалогов, ведение беседы в естественном стиле общения.
• Глубокое понимание намерений пользователя и контекста.
• Отсутствие необходимости прописывать диалоговые сценарии на каждый запрос.
• Способность алгоритма к самообучению на основе обратной связи от пользователей.
• Способность алгоритма к самостоятельному поиску решений и подбору рекомендаций.
• Способность алгоритма поддерживать общение на отвлеченные темы, возможность настройки алгоритма на разрешенные темы для обсуждения.

Стек технологий: Python, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, LangGraph, Neo4j