Du curriculum vitae à la lettre de motivation en utilisant AI et LLM, avec Python et rationalisation

Cet article de blog montre comment créer un générateur de lettres de motivation AI à l'aide de Python et de modèles de grande langue (LLM) facilement disponibles, en évitant les frais de construction à partir de zéro. Beaucoup ont utilisé avec succès cette approche pour créer des entreprises, mais ce tutoriel se concentre sur la mise en œuvre technique. Le code est disponible sur github.

Le changement de Pep Guardiola dans la stratégie de football de "Tiki-Taka" à une approche plus directe reflète un changement sur le marché du travail. Bien que le réseautage reste efficace, des plateformes en ligne comme LinkedIn et ont en effet modifié le paysage. L'IA améliore encore cela, offrant des outils pour adapter les curriculum vitae et les lettres de motivation. Alors que de nombreuses entreprises vendent ces services, l'IA sous-jacente est souvent similaire aux LLM accessibles au public comme Chatgpt ou Gemini. Ce tutoriel montre comment construire un outil comparable à moindre coût.

L'objectif est de créer un "Assistant de CV" simple et peu coûteux en se concentrant sur les lettres de motivation. Vous entrez votre CV et votre description de travail, et l'outil génère une lettre de motivation prête à l'emploi.

LLMS sont utilisés pour deux tâches clés:

1. Analyse de document: Un LLM extrait les informations pertinentes (nom, expérience, compétences) du CV et l'enregistre en tant que fichier JSON. Llama ou Gemini sont des options rentables.
2. Génération de lettres de motivation: Un deuxième LLM utilise les données de CV et la description du travail analysées pour créer la lettre de motivation. Encore une fois, Llama ou Gemini sont des choix appropriés.

L'implémentation Python utilise des fichiers JSON pour les invites pour maintenir la cohérence et la lisibilité. Le fichier resume_parser_api.json contient l'invite pour le document analyse llm:

"Vous êtes un analyseur de curriculum vitae. Vous extrairerez les informations de ce curriculum vitae et les metrez dans un fichier JSON. Les clés de votre dictionnaire seront First_name, Last_name, Location, Work_Experience, School_Experience, Skills. Dans la sélection des informations, continuez Trace des plus perspicaces. "

Le fichier cover_letter_api.json contient l'invite pour la génération de lettre de motivation LLM:

"Vous êtes un expert en recherche d'emploi et rédacteur de lettres de motivation. Compte tenu d'un fichier JSON de CV, de la description de poste et de la date, écrivez une lettre de motivation pour ce candidat. Soyez persuasif et professionnel. Reprenez JSON: {ressume_json} ;

Le code Python (dans cover_letter.py) utilise ces invites, ainsi que le curriculum vitae et la description du travail de l'utilisateur, pour interagir avec l'API LLM choisie (par exemple, API LLAMA). Le processus consiste à charger le curriculum vitae, à l'analyser, à ajouter la description du travail, puis à générer la lettre de motivation.

Une application Web Streamlit fournit une interface conviviale pour télécharger le CV, entrer dans la description du travail et générer la lettre de motivation.

Bien que les lettres de motivation générées par l'AI soient efficaces, il est crucial d'ajouter une touche personnelle pour éviter un ton générique. L'auteur mentionne des projets similaires de Balaji Kesavan, Randy Pettus et Juan Esteban Cepeda, mettant en évidence l'utilisation innovante des LLM dans la recherche d'emploi. L'auteur, Piero Paialunga, conclut en fournissant des coordonnées et des liens vers son profil LinkedIn, son bulletin d'information et sa page de travail.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!