Construire un système d'agent d'examen de CV avec Crewai

Ce billet de blog montre comment construire un réviseur de CV alimenté en AI à l'aide de Crewai, un cadre système multi-agents. Le système analyse les curriculum vitae, fournit des commentaires, suggère des améliorations et propose même des ouvertures d'emploi pertinentes en fonction de l'emplacement.

Caractéristiques clés du réviseur de CV:

• Système multi-agents: utilise trois agents d'IA distincts: un pour les commentaires, un pour la révision et un pour la recherche d'emploi. Cette conception modulaire permet des tâches spécialisées et une précision améliorée.
• Framework Crewai: tire parti des capacités de Crewai pour orchestrer les agents et gérer leurs interactions.
• Formats de fichiers multiples: prend en charge les formats de CV PDF et DOCX.
• Recherche d'emploi en temps réel: s'intègre à serper.dev pour les listes d'emplois actuelles.
• Personnalisable: Le système peut être élargi pour inclure des agents supplémentaires pour la génération de lettres de motivation, la préparation des entretiens ou la personnalisation supplémentaire.
• Potentiel de l'application Web: La fonctionnalité de base peut être facilement emballée dans une application Web conviviale à l'aide de Gradio et déployée sur des plates-formes telles que les espaces de visage étreintes.

Architecture système:

Le système se compose de trois agents:

1. Agent de rétroaction du CV: analyse le CV et fournit des critiques constructives, y compris un score global et des suggestions d'amélioration. Cet agent agit comme un «conseiller de CV professionnel».

2. Agent de révision du CV: réécrit le CV en fonction des commentaires du premier agent, en améliorant la clarté et en mettant en évidence les compétences et les expériences clés. Cet agent fonctionne comme un «rédacteur de CV professionnel».

3. Agent de recherche d'emploi: utilise le serperdevtool pour rechercher des offres d'emploi pertinentes en fonction du curriculum vitae révisé et de l'emplacement spécifié. Cet agent fonctionne comme un «consultant en recrutement principal».

Détails de l'implémentation:

Le billet de blog fournit une procédure détaillée du code Python, y compris:

• Installation de la bibliothèque (PyMuPDF, python-docx, crewai, crewai-tools)
• CV Fonctions d'extraction de texte pour les fichiers PDF et DOCX
• Définition de l'agent et de la tâche dans le cadre Crewai
• Intégration avec le modèle de langue GPT-4O-Mini d'OpenAI et l'API Serper.dev
• Création et exécution de l'équipage en utilisant crew.kickoff()
• accéder et afficher les sorties d'agent

Le blog montre également comment transformer ce système en une application Web à l'aide de Gradio, avec des captures d'écran de l'interface et du déploiement de l'application sur les espaces de visage étreintes.

Développement supplémentaire:

L'auteur suggère plusieurs améliorations, telles que l'ajout d'agents pour la génération de lettres de motivation, l'assistance à la demande d'emploi et la préparation des entretiens.

Questions fréquemment posées (FAQ):

Le Post se termine par une section FAQ concernant les requêtes communes sur Crewai, la précision des recommandations d'emploi, les compétences de codage requises et le modèle d'IA utilisé.

Ce résumé révisé fournit un aperçu concis du contenu du billet de blog, mettant en évidence ses caractéristiques et contributions clés.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!