Kairós - Documentação

Bem-vindo à documentação do Kairós - Sistema de Recomendação de Oportunidades para Estudantes Universitários.

Esta plataforma centraliza informações sobre oportunidades extracurriculares no setor de tecnologia e as recomenda com base na compatibilidade semântica com o perfil do aluno.


Seções Principais

📋 Introdução

🎯 Missão, Visão e Valores

Conheça os fundamentos do projeto: a missão de facilitar a descoberta de oportunidades, nossa visão de impacto no mercado de tecnologia e os valores que guiam o desenvolvimento.
Ver MVV →

🎓 Público-Alvo

Saiba mais sobre os estudantes universitários que se beneficiam do Kairós e como a plataforma atende suas necessidades específicas no mercado de tecnologia.
Conheça o Público →

🏗️ Arquitetura

🌍 C4: Contexto

Visão de alto nível dos sistemas, usuários e interações principais. Entenda como o Kairós se integra ao ecossistema de oportunidades de tecnologia.
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📦 C4: Containers

Conheça os principais containers (serviços, banco de dados, interfaces) que compõem a arquitetura distribuída e event-driven do sistema.
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⚙️ C4: Components

Análise detalhada dos componentes internos de cada container. Explore módulos, dependências e responsabilidades de cada parte do sistema.
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⏱️ Linha do Tempo

Acompanhe a evolução arquitetural do projeto. Revise as decisões arquiteturais e milestones importantes ao longo do desenvolvimento.
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📨 Event-Driven Architecture

Entenda como o sistema utiliza padrões orientados a eventos para processar currículos, extrair habilidades e gerar recomendações em tempo real.
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🔄 Pipeline

Visualize o fluxo completo de dados: desde a ingestão de currículos e oportunidades até a geração de recomendações personalizadas.
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📚 Conceitos

🌐 Ontologia ESCO

Conheça a ontologia europeia de competências utilizada para normalização, enriquecimento e relacionamento entre habilidades.
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🔎 K-Nearest Neighbors

Entenda como o algoritmo de similaridade é utilizado para encontrar oportunidades semanticamente próximas ao perfil do estudante.
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🕸️ Personalized PageRank

Veja como a propagação em grafos é utilizada para calcular relevância entre estudantes, competências e oportunidades.
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📐 Índice de Jaccard

Conheça a métrica utilizada para comparar conjuntos de competências e medir similaridade.
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🤖 Ollama

Entenda o uso de modelos locais de linguagem para extração automática de competências.
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⚙️ Serviços

📥 Loader ESCO

Serviço responsável pela ingestão e preparação dos dados da ontologia ESCO no sistema.
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✍️ Prompt Generator

Componente responsável por estruturar prompts para extração e processamento de informações utilizando LLMs.
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🧠 Skill Extractor

Serviço responsável por identificar competências em currículos e oportunidades.
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🔗 Entity Linker

Realiza a associação entre habilidades extraídas e entidades da ontologia ESCO.
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🗃️ Cypher Recommender

Responsável por gerar recomendações utilizando consultas sobre o grafo de conhecimento.
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🔌 MongoDB + Neo4j Connector

Componente responsável pela integração entre armazenamento documental e o banco orientado a grafos.
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💻 Desenvolvimento

🚀 Guia de Contribuição

Aprenda como configurar o ambiente de desenvolvimento, executar o projeto localmente e contribuir com novas funcionalidades.
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Começando

Para navegar pela documentação, utilize o menu lateral para acessar as diferentes seções ou utilize os cards acima para começar de um tópico específico.