AI 기반 정보 추출 및 매치 메이킹

이 기사는 구직자 CVS의 정보 추출 및 적절한 작업을 권장하기 위해 대형 언어 모델 (LLMS)을 사용하여 살펴 봅니다. 문서 구문 분석을 위해 llamaparse를 활용하고 구조화 된 데이터 추출 및 검증을 위해 Pydantic을 활용하여 LLM 환각을 최소화합니다. 프로세스에는 다음이 포함됩니다 : 주요 정보 (교육, 기술, 경험), CV의 두드러진 점수를 기반으로 한 점수 기술, 작업 벡터 데이터베이스 생성, 시맨틱 유사성을 기반으로 최고 작업 경기를 검색하며 LLM을 사용하여 설명을 통해 권장 사항을 생성합니다. <.> 간소화 응용 프로그램을 사용하면 사용자가 CV (PDF), LLMS (OpenAi 's

또는 Open-Source Alternatives) 및 임베딩 모델을 업로드 할 수 있습니다. 그런 다음 응용 프로그램은 후보자의 프로필을 추출하고 기술 점수 (별 등급으로 표시)를 계산하며 설명과 함께 최고의 작업 권장 사항을 제공합니다. 이 코드는 임베딩 모델에 OpenAi의 API를 사용하지만 CUDA 지원 GPU와 함께 오픈 소스 대안을 사용할 수있는 유연성을 제공합니다. 이 기사는 구조화 된 데이터 추출에 대한 Pydantic 모델을 자세히 설명하여 LLM 출력 검증 및 데이터 일관성을 보장하는 데 사용을 보여줍니다. 선별 된 JSON 데이터 세트에서 작업 벡터 데이터베이스를 작성하고 CV 내에서 의미 론적 관련성을 기반으로 한 점수 기술과 코사인 유사성을 사용하는 프로세스를 설명합니다. 최종 작업 권장 사항은 추출 된 프로파일 정보를 벡터 데이터베이스의 관련 작업 설명과 결합하여 검색 된 증거 ​​생성 (RAG) 접근법을 사용하여 생성됩니다. 간소화 응용 프로그램은 추출 된 프로필 정보 (이름, 이메일, 연령, 교육, 기술, 경험) 및 회사 세부 사항, 직무 설명, 위치, 고용 유형, 급여 범위 (사용 가능한 경우), URL을 포함한 최고 직무를 표시합니다. 및 경기에 대한 간단한 설명. 기술 점수는 별 등급 시스템을 사용하여 시각적으로 표현됩니다.

이 기사는 다음을 포함하여 개선 및 확장 영역을 제안함으로써 결론을 내립니다. 작업 데이터베이스 섭취 파이프 라인 개선, CV에서 추출한 프로필 정보 확장, 스킬 득점 방법을 개선하고, 작업 광고를 후보자 프로파일과 일치시키기 위해 응용 프로그램을 확장합니다. 다양한 CV 형식의 응용 프로그램과 CV 개선 및 업무 추천을 제공합니다. 전체 코드는 Github에서 사용할 수 있습니다. 저자는 독자들이 Medium and LinkedIn에서 박수, 댓글을 달고 따르도록 권장합니다. gpt-4o gpt-4o

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