AI搭載の情報抽出とマッチメイキング

この記事では、求職者CVSからの情報抽出と適切なジョブを推奨するために、大規模な言語モデル（LLMS）を使用して検討します。 文書解析のためにLamaparseを活用し、構造化されたデータ抽出と検証のためにPydanticを活用し、LLMの幻覚を最小限に抑えます。 プロセスには、主要な情報（教育、スキル、経験）の抽出、CVでの顕著性に基づくスコアリングスキル、ジョブベクトルデータベースの作成、セマンティックの類似性に基づいてトップジョブマッチの取得、LLMを使用した説明で推奨事項を生成する

Atremlitアプリケーションを使用すると、ユーザーはCV（PDF）をアップロードし、LLMS（OpenAIの

またはオープンソースの代替）を選択し、モデルを埋め込むことができます。 次に、アプリケーションは候補者のプロファイルを抽出し、スキルスコア（星評価として表示される）を計算し、説明を含むトップの職務上の推奨事項を提供します。 このコードは、gpt-4ollmおよびgpt-4o埋め込みモデルにOpenaiのAPIを使用しますが、CUDA対応GPUでオープンソースの代替品を使用する柔軟性を提供します。 text-embedding-3-largeこの記事では、構造化されたデータ抽出のためのPydanticモデルの詳細、LLM出力の検証においてその使用を紹介し、データの一貫性を確保します。 キュレーションされたJSONデータセット（retrylitアプリケーションには、抽出されたプロファイル情報（名前、電子メール、年齢、教育、スキル、経験）と、会社の詳細、ジョブの説明、場所、雇用タイプ、給与範囲（利用可能な場合）などのトップジョブマッチが表示されます。 、そして試合の簡単な説明。 スキルスコアは、星評価システムを使用して視覚的に表されます。

この記事は、改善と拡張の領域を提案することで終了します。これには、ジョブデータベースの摂取パイプラインの改善、CVSから抽出されたプロファイル情報の拡大、スキルスコアリング方法の改良、候補プロファイルとの一致するアプリケーションへのアプリケーションの拡張、テストなど多様なCV形式を備えたアプリケーション、およびCVの改善と高スキルの推奨事項を提供します。 完全なコードはGitHubで利用できます。 著者は、読者に拍手し、コメントし、フォローすることを奨励しています。 sample_jobs.json

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