Ginqel OffreProjeto pessoal
Estruturar o tratamento de concursos públicos
Uma arquitetura orientada a serviços para recolher, estruturar e enriquecer dados de concursos públicos.
Projeto pessoal concebido para experimentar e desenvolver competências.
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A necessidade de negócio
Os dados dos concursos chegam em formatos heterogéneos. A sua utilização exige recolha, normalização e extração de informação antes do processamento de negócio.
O meu papel
Projeto pessoal: arquitetura e desenvolvimento de serviços de ingestão, tratamento documental e disponibilização de dados de negócio.
O funcionamento
Python e FastAPI asseguram a ingestão. LangChain e Ollama apoiam a extração estruturada. Spring Boot e Spring Batch disponibilizam APIs e processamento em lote; PostgreSQL assegura a persistência.
Uma decisão de arquitetura
A separação entre tratamento por IA, processamento em lote e serviços de negócio isola as suas responsabilidades e permite contentores Docker independentes.
Presented features
Document ingestion · Structured extraction · Batch processing · Business API
Security & human validation
AI processing, batch jobs and business services have separate responsibilities. LLM extraction needs evaluation on representative documents before use.
Limites e estado do projeto
A extração por LLM deve ser verificada com documentos representativos. A qualidade das fontes, os formatos e os erros de extração determinam a fiabilidade do resultado.
Ginqel Offre
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