php不能直接做ai简历筛选，需用其调度外部ai服务；pdf/docx解析应调用pdftotext或libreoffice；关键词匹配需升级为语义向量比对；大模型调用须分段压缩、字段提取、格式约束与脱敏处理。
PHP 本身不能直接做 AI 简历筛选——它没有内置的 NLP 模型、向量计算或大语言推理能力。你要的是「用 PHP 做调度、集成和交付」，真正的 AI 能力必须交给专用服务（如 OpenAI API、本地 Llama.cpp、或 Hugging Face 推理端点）。
简历文本提取：PDF/DOCX 解析不准，pdf-parser 和 phpword 都容易丢格式
HR 提交的简历常含表格、页眉页脚、扫描件（OCR 缺失）、甚至加密 PDF。纯 PHP 库处理这类文件极不可靠。
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pdf-parser对非标准 PDF（比如 Word 导出带图层的）会跳过文字流，返回空字符串 -
phpword读取 DOCX 时忽略文本框、文本域、页眉中的关键词（例如“5 年 Python 经验”写在页眉就漏了） - 真实建议：用
pdftotext（Poppler）或libreoffice --headless命令行转纯文本，再由 PHP 调用 —— 更稳，且支持 OCR（加tesseract） - 示例：
exec('pdftotext -layout "' . escapeshellarg($file_path) . '" -', $output); $text = implode("\n", $output);
关键词匹配 ≠ AI 筛选：strpos() 和 preg_match() 无法识别同义表达
硬匹配 “Python” 会漏掉 “PyTorch 工程师”、“Django 开发者”；匹配 “3 年经验” 会漏掉 “2021–2024 参与 XX 项目”。这不是正则能解决的问题。
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strpos()对大小写、缩写、变体完全无感（如 “JS” vs “JavaScript”） - 真正要的是语义相似度：把简历文本和岗位 JD 都编码成向量，再算余弦距离 —— PHP 没有
transformers或all-MiniLM-L6-v2支持 - 可行路径：用 Python 写一个 FastAPI 微服务做向量化（用
sentence-transformers），PHP 仅通过curl发送文本、接收分数 - 别自己训练模型：小公司没标注数据，微调
bert-base-chinese效果反而比直接用开源 embedding 模型差
调用大模型做简历打分时，file_get_contents() 直接传全文会触发 API 截断或超时
OpenAI 的 gpt-3.5-turbo 默认上下文窗口是 4K token，一份带格式的中英文混合简历轻松破 8K token —— 不压缩就 400 错误或响应不全。
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file_get_contents($resume_path)原样塞给 API：先按段落切分，保留“教育背景”“工作经历”“技能”等标题，再用规则删减冗余（如重复的联系方式、求职信套话） - 关键字段必须显式提取：用正则粗筛出
phone、email、years_of_experience，再喂给 LLM 做判断，而不是让模型从噪声里找 - 提示词要约束输出格式：
{"score": 78, "reason": "熟悉 Vue 但缺乏 TypeScript 项目经验"}，否则 PHP 解析 JSON 时易出错 - 务必设
timeout和重试：网络抖动导致curl_exec()返回 false，没处理就会卡死整个筛选队列
最易被忽略的一点：简历里隐藏的歧视风险。用 LLM 打分时若输入“姓名：欧阳修”“籍贯：开封”，模型可能隐式关联地域或姓氏偏好——这在 PHP 层没法审计，必须在 Python 微服务里做字段脱敏（如替换为 [NAME]、[CITY]），否则合规风险远大于效率提升。
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