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Enunciado

Desafio: A Auditoria do Toby

Na filial da Dunder Mifflin em Scranton, o caos financeiro reina. Toby Flenderson (RH) suspeita de diversas violações de compliance, mas não tem tempo para ler todos os e-mails e cruzar com a planilha de gastos manualmente.

Para esta atividade, você atuará como o engenheiro de IA contratado pelo Toby. Seu objetivo é desenvolver um Chatbot de Auditoria (Agente Inteligente) capaz de ingerir documentos da empresa e responder perguntas investigativas com precisão, justificando suas respostas com evidências.

O desafio se divide em quatro níveis de complexidade (testes) que o seu sistema deve obrigatoriamente superar:

  1. Toby gostaria de um chatbot para ajudar os colaboradores com as dúvidas que eles tem sobre a política de compliance. Para isso, você deve implementar um RAG para consumir o documento fornecido.
  2. Toby desconfia que Michael Scott está conspirando contra ele. Desenvolva um script que vasculha o dump de emails da empresa e verifica se essa desconfiança é verídica.
  3. Por fim, a ferramenta deve permitir que Toby verifique quebras de compliance. Existem dois tipos de quebras: 3.1. Transações que, por si só, quebram as regras de compliance. Para essas, basta criar um agente que verifica as transações na planilha e validam-nas de acordo com as regras descritas na política de compliance. 3.2. Transações que precisam de contexto de comunicação para descobrir a fraude (e.g. funcionários combinando desvios de verba). Para isso, deve-se criar um sistema capaz de verificar os emails e identificar as transações fraudulentas.

O "Dataset" da Dunder Mifflin

Para esta atividade, você deve utilizar o conjunto de dados fornecido nos arquivos em anexo. A saber:

  • politica_compliance.txt: As regras de compliance da empresa.
  • transacoes_bancarias.csv: O extrato de gastos dos funcionários.
  • emails_internos.txt: Conversas e trocas de mensagens entre os personagens.

Regras de entrega

A entrega desta atividade deve ser feita em um repositório do github. Nele, é obrigatório:

  • Um README com a explicação da arquitetura escolhida (desenho dos agentes e ferramentas) e instruções de como rodar o projeto.
  • Um vídeo de demonstração mostrando o sistema atendendo aos três requisitos especificados por Toby.
  • O código fonte em Python. O uso de frameworks de orquestração (como Google ADK, LangChain, CrewAI, LlamaIndex ou similar) é permitido e encorajado.
  • O sistema deve ser capaz de rodar localmente ou via API (OpenAI/Anthropic/Groq), mas a chave de API não deve ser "commitada" no repositório (uso de .env).

Caso qualquer das regras acima não seja cumprida, a atividade será considerada como não entregue.

Forma de avaliação

Arguição

Esta atividade será avaliada por uma demonstração seguida de arguição.

Esta apresentação será feita com horário agendado e terá duração de 15 minutos.

Composição da nota

A corretude da atividade será dividida em três partes:

  1. Chatbot de consulta de regras de compliance - 3 pontos;
  2. Sistema de verificação de conspiração - 3 pontos;
  3. Sistema de detecção de fraudes - 4 pontos (2 para cada parte).

A nota da arguição irá variar de 0 a 1 e será um fator multiplicador na nota de implementação.

Para a arguição, o que será julgado é:

TBD

Material complementar

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