履歴書からAIとLLMを使用したカバーレターまで、PythonとRimelit

このブログ投稿では、Pythonを使用してカバーレターAIジェネレーターを作成し、すぐに使用できる大型言語モデル（LLM）を作成する方法を示しており、ゼロから構築する費用を回避します。 多くの人がこのアプローチを使用してビジネスを構築することに成功していますが、このチュートリアルは技術的な実装に焦点を当てています。 コードはgithubで利用できます。

ペップグアルディオラのサッカー戦略における「ティキタカ」からより直接的なアプローチへのシフトは、雇用市場の変化を反映しています。 ネットワーキングは引き続き効果的ですが、LinkedInのようなオンラインプラットフォームであり、実際に景観を変えています。 AIはこれをさらに強化し、履歴書を調整して手紙をカバーするためのツールを提供します。 多くの企業がこれらのサービスを販売していますが、基礎となるAIは、ChatGptやGeminiなどの公開されているLLMに似ていることがよくあります。 このチュートリアルは、同等のツールを安価に構築する方法を示しています。

目標は、カバーレターに焦点を当てたシンプルで安価な「履歴書アシスタント」を作成することです。履歴書と職務記述書を入力すると、使用可能なカバーレターが生成されます。

llmsは、2つの重要なタスクに使用されます：

ドキュメントの解析：

LLMは、履歴書から関連情報（名前、経験、スキル）を抽出し、JSONファイルとして保存します。 LlamaまたはGeminiは費用対効果の高いオプションです
1. カバーレターの生成：2番目のLLMは、解析された履歴書データと職務記述書を使用してカバーレターを作成します。 繰り返しますが、ラマまたはジェミニが適切な選択肢です。

Python実装では、JSONファイルを使用してプロンプトを使用して、一貫性と読みやすさを維持します。

ファイルには、LLMを解析するドキュメントのプロンプトが含​​まれています。

"あなたは履歴書パーサーです。この履歴書から情報を抽出し、jsonファイルに入れます。辞書のキーはfirst_name、last_name、location、work_experience、school_experience、skillsになります。最も洞察力に富んだトラック。 "

resume_parser_api.json

ファイルには、カバーレターの生成LLMのプロンプトが含​​まれています：

「あなたは就職活動の専門家であり、カバーレターライターです。履歴書JSONファイル、職務記述書、日付がこの候補者のカバーレターを書いてください。説得力のある専門家になりましょう。 ;職務記述書：{job_description}、日付：{date} "

Pythonコード（incover_letter.py）は、これらのプロンプトを使用して、ユーザーの履歴書と職務記述書を使用して、選択したLLM API（LLAMA APIなど）と対話します。 このプロセスには、履歴書のロード、解析、職務内容の追加、およびカバーレターの生成が含まれます。

REILLITIT Webアプリは、履歴書をアップロードし、職務記述書を入力し、カバーレターを生成するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。

AIに生成されたカバーレターは効果的ですが、一般的なトーンを避けるために個人的なタッチを追加することが重要です。 著者は、Balaji Kesavan、Randy Pettus、およびJuan Esteban Cepedaによる同様のプロジェクトに言及し、就職活動におけるLLMSの革新的な使用を強調しています。 著者のPiero Paialungaは、連絡先情報とLinkedInプロフィール、ニュースレター、アップワークページへのリンクを提供することで締めくくります。

以上が履歴書からAIとLLMを使用したカバーレターまで、PythonとRimelitの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。