要在阶跃ai系统完成首轮人岗匹配，必须将jd中的工具名、动作词、结果词提炼为名词+动词组合（如“langchain→rag→知识库搭建”），手动录入或智能解析后人工校验，并确保学历/年限等硬性条件格式统一，再批量上传简历验证匹配溯源。
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要在阶跃AI智能办公系统中完成首轮人岗匹配，必须让简历里的关键词与岗位JD形成机器可识别的强映射——系统不读你的努力，只扫你写的词，错一个字就可能被直接过滤。
提取JD核心关键词
打开招聘方发布的原始JD（PDF/Word均可），逐句划出硬性门槛和高频动词。重点抓三类词：工具名（如“LangChain”“LoRA”）、动作词（如“微调”“搭建”“优化”）、结果词（如“转化率提升18%”“A/B测试通过”）。不要抄整句话，只提取名词+动词组合，例如把“负责使用LangChain搭建RAG知识库”压缩为“LangChain→RAG→知识库搭建”。
遇到模糊表述如“熟悉大模型相关技术”，立刻反查企业官网或同岗位历史JD，替换为具体术语——阶跃AI对“熟悉”“了解”“掌握”等程度副词无识别能力，【必须写成“LoRA微调”“Prompt Engineering”“向量数据库”】。
在阶跃AI后台配置筛选维度
登录阶跃AI智能办公平台→点击「招聘中心」→选择对应职位→进入「AI筛选设置」页。
方法一：手动录入关键词组
在「核心技能」栏粘贴你刚提取的术语，每行一个，支持中英文混输。注意：Python和PyTorch必须同时出现才触发算法岗初筛；若投AIGC应用岗，务必补上“Function Calling”和“Agent工作流设计”。
方法二：启用JD智能解析
上传JD文件→点击「自动提炼」→系统生成5项技能+3项硬性条件+2项软性特质。此时必须人工校验：检查“本科及以上”是否被误判为“硕士优先”，【学历类条件一旦设错，将直接触发一票否决】；若发现“3年经验”被拆成“三年”“3年”两个词条，需合并为统一格式“3年及以上”。
批量上传并验证匹配效果
第一步：将待筛简历统一保存为纯文本或标准Word格式（禁用图片、文本框、艺术字）；
第二步：拖拽整个文件夹至「简历上传区」；
第三步：等待OCR+NLP联合解析完成（通常47秒内），观察右上角实时匹配率柱状图；
第四步：随机点开3份高分简历，核对「匹配项溯源」面板——系统会标红显示JD中哪句话触发了哪条简历内容，例如JD写“RAG知识库搭建”，简历中对应句“基于LlamaIndex构建RAG检索链”被高亮命中。
若某份简历匹配率低于62%，立即点击「诊断报告」查看缺失项：90%的情况是简历里写了“大模型应用”，但没写“RAG”或“Agent”；剩下10%是用了“微调”却漏掉“LoRA”或“QLoRA”前缀。
