AI驱动的信息提取和对接

>本文使用大语言模型（LLM）探讨了从求职者简历中提取信息并推荐合适的工作。 它利用Llamaparse进行文档解析和Pydantic进行结构化数据提取和验证，从而最大程度地减少LLM幻觉。 该过程涉及：提取关键信息（教育，技能，经验），基于其在简历中的突出性，创建工作向量数据库，基于语义相似性的顶级工作匹配以及使用LLM解释的建议。

>简化应用程序允许用户上传简历（PDF），选择llms（OpenAI's

或开源替代替代）和嵌入模型。 然后，该应用程序提取候选人的个人资料，计算技能分数（以星级为单星），并提供最佳的作业建议。 该代码将OpenAI的API用于gpt-4o> llm和gpt-4o嵌入模型，但具有灵活性，可以使用启用CUDA的GPU使用开源替代方案。 text-embedding-3-large>本文详细介绍了用于结构化数据提取的Pydantic模型，展示了它们在验证LLM输出中的用途并确保数据一致性。 它解释了从策划的JSON数据集（

）创建作业矢量数据库的过程，并使用余弦相似性根据CV中的语义相关性来得分技能。 最终的作业建议是使用检索功能生成（RAG）方法生成的，将提取的配置文件信息与矢量数据库中的相关职位描述结合在一起。

>简化应用程序显示提取的个人资料信息（姓名，电子邮件，年龄，教育，技能，经验）和最高的工作匹配，包括公司详细信息，工作描述，位置，就业类型，薪水范围（如果有），URL ，以及对比赛的简要说明。 技能得分在使用星级评分系统上视觉表示。sample_jobs.json

>本文通过建议改进和扩展的领域结束，包括：改进工作数据库摄入管道，扩展从CVS中提取的配置信息，完善技能计算方法，将应用程序扩展到将申请扩展到与候选人配置文件相匹配，测试，进行测试该应用程序具有不同的简历格式，并提供了简历改进和提高建议的建议。 完整的代码可在GitHub上找到。 作者鼓励读者在媒介和LinkedIn上拍手，评论和关注它们。

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