Includ.IA - Cognitive Engine (Microserviço de IA)

🚀 Global Solution 2025 - O Futuro do Trabalho > Disruptive Architectures: IOT, IOB & Generative AI

Esta API, desenvolvida em Python (FastAPI), atua como o "cérebro" da plataforma Includ.IA. Ela utiliza o modelo de última geração Google Gemini 2.5 Flash para processar linguagem natural, garantindo interações seguras, inclusivas e imparciais no ambiente de recrutamento.

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🎥 Demonstração e Links

Nota: Clique nos botões acima para acessar os recursos.

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🧠 Estratégia de IA & Prompt Engineering

Para atender aos requisitos de precisão e responsabilidade ética, implementamos técnicas avançadas de Prompt Engineering no design das interações com o LLM:

1. Seleção do Modelo

Utilizamos o Gemini 2.5 Flash.

• Motivo: Otimizado para alta velocidade e baixo custo, essencial para validações em tempo real (ex: feedback instantâneo enquanto o usuário digita) sem prejudicar a experiência no app mobile.

2. Técnicas Aplicadas

• Persona Adoption (Role Playing): Configuramos a IA para atuar com "personas" específicas em cada endpoint (ex: "Atue como um Auditor de Conteúdo" ou "Atue como Especialista em D&I").
• Zero-Shot Reasoning: Instruções diretas para tarefas complexas sem necessidade de exemplos prévios.
• Strict Output Formatting: Forçamos a saída da IA estritamente em formato JSON, garantindo que o front-end possa consumir os dados sem erros.

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🔌 Endpoints da API

Abaixo estão os detalhes de consumo da API.

🟢 GET (Verificação de Status)

Utilizado para verificar se a API e o modelo de IA estão operacionais.

Endpoint: GET /health

Exemplo de Resposta (200 OK):

{
  "status": "online",
  "model": "gemini-2.5-flash",
  "version": "5.0.0"
}

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🛡️ POST (Moderação de Conteúdo)

Analisa bios e comentários em tempo real para bloquear discurso de ódio.

Endpoint: POST /api/v1/seguranca/moderar

Body da Requisição:

{
  "texto_usuario": "O candidato é muito velho para essa vaga.",
  "contexto": "comentario_vaga"
}

Exemplo de Resposta:

{
  "aprovado": false,
  "motivo": "Viés de etarismo (discriminação por idade).",
  "score_seguranca": 15
}

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🤝 POST (Vagas Inclusivas)

Reescreve descrições de vagas removendo viéses inconscientes e termos excludentes.

Endpoint: POST /api/v1/vagas/inclusiva

Body da Requisição:

{
  "cargo": "Desenvolvedor Ninja",
  "descricao_original": "Procuramos um cara jovem e workaholic para codar muito."
}

Exemplo de Resposta:

{
  "texto_inclusivo": "Procuramos pessoa desenvolvedora comprometida para atuar no desenvolvimento de software...",
  "alteracoes": [
    "Removido termo 'Ninja' (pouco profissional)",
    "Substituído 'cara' por 'pessoa' (gênero neutro)",
    "Removido 'jovem' (etarismo)"
  ]
}

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🕵️ POST (Anonimização de Currículos)

Remove dados sensíveis (PII) para Blind Recruitment.

Endpoint: POST /api/v1/candidatos/anonimizar

Body da Requisição:

{
  "texto_curriculo": "João Silva, 25 anos, moro em São Paulo. Especialista em Java."
}

Exemplo de Resposta:

{
  "resumo_profissional": "Profissional especialista em Java com experiência na região sudeste...",
  "hard_skills": ["Java"],
  "soft_skills": []
}

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🚀 Como Rodar Localmente

Pré-requisitos

• Python 3.10+
• Uma API Key do Google Gemini

Instalação

1. Clone o repositório e entre na pasta:

   git clone https://github.com/IncludIA/IncludIA-IOT
   cd IncludIA-IOT

2. Crie o arquivo .env:

   GEMINI_API_KEY=cole_sua_chave_aqui

3. Instale as dependências e execute:

   pip install -r requirements.txt
   uvicorn main:app --reload

4. Acesse: http://127.0.0.1:8000/docs

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👤 Integrantes

• Luiz Eduardo da Silva Pinto - RM555213