Automatiser les questions-réponses RH à partir des documents Google Drive avec l'IA
Les employés ont du mal à trouver des réponses rapides et précises dans l'immensité des documents de l'entreprise, ce qui entraîne une perte de productivité et des équipes RH débordées. Ce flux de travail crée un assistant RH alimenté par l'IA utilisant la génération augmentée par récupération (RAG), permettant des réponses instantanées et fiables à partir de vos documents Google Drive et améliorant l'efficacité interne.
Documentation
Assistant RH alimenté par l'IA pour les documents Google Drive
Ce flux de travail n8n crée un système intelligent RAG (génération augmentée par récupération), transformant vos documents Google Drive en une base de connaissances consultable. Il permet à un assistant IA de fournir des réponses instantanées et précises aux questions des employés, directement à partir des politiques et ressources de votre entreprise.
Caractéristiques clés
- Ingestion de documents automatisée : traite automatiquement les documents nouveaux ou mis à jour de Google Drive dans votre magasin vectoriel.
- Assistant RH intelligent : un agent IA spécifiquement conçu pour répondre aux questions des employés basées sur les documents internes de votre entreprise.
- Questions-réponses contextuelles avec RAG : utilise la génération augmentée par récupération pour fournir des réponses précises et basées sur les documents, évitant les hallucinations de l'IA.
- Base de connaissances évolutive : utilise Pinecone pour un stockage vectoriel efficace et la récupération des informations de l'entreprise.
- Mises à jour en temps réel : garantit que votre assistant IA dispose toujours des informations les plus récentes en réagissant aux changements dans Google Drive.
Comment ça marche
Le flux de travail fonctionne en deux phases principales. D'abord, pour l'ingestion de documents, il surveille en continu un dossier Google Drive spécifié pour les fichiers nouveaux ou mis à jour. Lorsqu'un changement est détecté, le document est téléchargé, segmenté en morceaux gérables par le segmentateur de texte récursif, puis converti en embeddings numériques par Google Gemini. Ces embeddings sont ensuite stockés dans un index vectoriel Pinecone. Ensuite, pour la question-réponse avec l'assistant IA, lorsqu'un employé envoie un message de chat, un agent IA, alimenté par Google Gemini et équipé d'un outil de magasin vectoriel, récupère les morceaux de documents les plus pertinents depuis Pinecone. L'agent utilise ce contexte récupéré pour générer une réponse concise et précise, agissant comme un assistant RH informé.