Esta documentação está em construção junto com o projeto. As seções abaixo refletem o estado atual de arquitetura e serão atualizadas conforme o HKE evoluir.

Visão geral

O Hermes Knowledge Engine (HKE) é um pipeline em lote (batch) que processa arquivos de e-mail institucionais no formato mbox e extrai deles conhecimento estruturado. O objetivo é disponibilizar esse conhecimento para sistemas de recuperação (retrieval) baseados em IA, evitando que décadas de correspondência institucional fiquem sem uso prático.

Arquitetura

O projeto está atualmente na fase de documentação e definição de arquitetura, antes da implementação de código. A ideia é processar os arquivos em lote — não em tempo real — gerando uma base de conhecimento estruturada que outros sistemas possam consultar.

Formato de entrada

A entrada do pipeline são arquivos .mbox, o formato padrão usado por clientes e servidores de e-mail para armazenar arquivamentos de mensagens. Cada arquivo pode conter um histórico extenso de correspondência institucional.

Formato de saída

A saída é o conhecimento extraído das mensagens, organizado em uma estrutura pensada para consumo por sistemas de IA. O contrato exato de integração entre essa saída e o Context Builder do Hermes ainda está em definição.

Integração com o Hermes

O HKE não é um sistema isolado: ele alimenta o Projeto Hermes, o hub de IA institucional da USP/IPUSP, fornecendo o contexto histórico que permite ao Hermes responder perguntas com base em conhecimento real da instituição, e não apenas em conhecimento genérico do modelo de IA.

Privacidade e LGPD

Como o HKE processa décadas de e-mails institucionais, o conteúdo pode incluir informação sensível. A conformidade com a LGPD é um ponto de atenção já identificado para o projeto e será tratada como parte da arquitetura antes de qualquer processamento em produção.