AI驅動的信息提取和對接

>本文使用大語言模型（LLM）探討了從求職者簡歷中提取信息並推薦合適的工作。 它利用Llamaparse進行文檔解析和Pydantic進行結構化數據提取和驗證，從而最大程度地減少LLM幻覺。 該過程涉及：提取關鍵信息（教育，技能，經驗），基於其在簡歷中的突出性，創建工作向量數據庫，基於語義相似性的頂級工作匹配以及使用LLM解釋的建議。

>簡化應用程序允許用戶上傳簡歷（PDF），選擇llms（OpenAI's

或開源替代替代）和嵌入模型。 然後，該應用程序提取候選人的個人資料，計算技能分數（以星級為單星），並提供最佳的作業建議。 該代碼將OpenAI的API用於gpt-4o> llm和gpt-4o嵌入模型，但具有靈活性，可以使用啟用CUDA的GPU使用開源替代方案。 text-embedding-3-large>本文詳細介紹了用於結構化數據提取的Pydantic模型，展示了它們在驗證LLM輸出中的用途並確保數據一致性。 它解釋了從策劃的JSON數據集（

）創建作業矢量數據庫的過程，並使用餘弦相似性根據CV中的語義相關性來得分技能。 最終的作業建議是使用檢索功能生成（RAG）方法生成的，將提取的配置文件信息與矢量數據庫中的相關職位描述結合在一起。

>簡化應用程序顯示提取的個人資料信息（姓名，電子郵件，年齡，教育，技能，經驗）和最高的工作匹配，包括公司詳細信息，工作描述，位置，就業類型，薪水範圍（如果有），URL ，以及對比賽的簡要說明。 技能得分在使用星級評分系統上視覺表示。 sample_jobs.json

>本文通過建議改進和擴展的領域結束，包括：改進工作數據庫攝入管道，擴展從CVS中提取的配置信息，完善技能計算方法，將應用程序擴展到將申請擴展到與候選人配置文件相匹配，測試，進行測試該應用程序具有不同的簡歷格式，並提供了簡歷改進和提高建議的建議。 完整的代碼可在GitHub上找到。 作者鼓勵讀者在媒介和LinkedIn上拍手，評論和關注它們。

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