RAGFlow Engine

Ferramenta gratuita da AI Career Suite para análise semântica de currículo versus vaga.
Projeto de portfólio com foco em clareza de arquitetura, utilidade prática e explicabilidade.

O que o app entrega

• Match score entre currículo e vaga
• Skills aderentes e skills em lacuna
• Insights de melhoria de posicionamento
• Plano de estudo resumido
• Relatório em Markdown
• Histórico local das análises

Princípios do projeto

• Sem microserviços
• Sem autenticação
• Sem billing
• Sem filas
• Estrutura limpa e fácil de explicar em entrevista

Stack

• Node.js + Express
• SQLite por padrão
• Postgres/Supabase via DATABASE_URL
• Parser de PDF
• Frontend leve servido pelo backend

Arquitetura

src/
  app.js
  server.js
  config/
  controllers/
  routes/
  services/
  engines/
  repositories/
  helpers/
  utils/
  middlewares/
  prompts/
  lib/llm/
  public/

Responsabilidades:

• controllers: entrada HTTP e validação básica
• services: orquestração do fluxo principal
• engines: matching semântico + regras determinísticas
• repositories: persistência isolada
• lib/llm: provider único com fallback

LLM (com fallback resiliente)

Ordem de execução:

1. Groq (llama-3.1-8b-instant)
2. Ollama local (llama3.1:8b)
3. Fluxo determinístico

Se o LLM falhar, a análise principal continua.

Endpoints

• GET /health
• GET /
• POST /api/v1/analyze
• POST /api/v1/analyze/pdf
• GET /api/v1/analyses
• GET /api/v1/analyses/:id
• GET /api/v1/analyses/:id/report
• POST /api/v1/feedback

Rodar localmente

npm install
npm run dev

Padrão: http://localhost:3002

Variáveis de ambiente

Use .env.example como base:

PORT=3002
DATABASE_URL=
SQLITE_DB_PATH=data/ragflow.db
LLM_PROVIDER=groq
GROQ_API_KEY=
GROQ_MODEL=llama-3.1-8b-instant
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3.1:8b
LLM_TIMEOUT_MS=30000

Supabase (opcional)

Se definir DATABASE_URL, o app usa Postgres/Supabase.
Sem DATABASE_URL, usa SQLite local.

Exemplo:

DATABASE_URL=postgresql://postgres.<project-ref>:<password>@aws-0-<region>.pooler.supabase.com:5432/postgres?sslmode=require

Deploy (Render)

• Build command: npm install
• Start command: npm start
• Configurar no serviço:
  • DATABASE_URL (opcional)
  • GROQ_API_KEY (opcional)

render.yaml já incluído no repositório.

Limitações conhecidas

• Não garante aprovação em vagas
• Qualidade da análise depende da qualidade dos dados de entrada
• A camada de IA é assistiva, não substitui revisão humana

Licença de uso do projeto

Projeto de portfólio para demonstração e uso gratuito.