nlp resume parser

Service de l'analyseur de CV

L'analyseur de CV basé sur GPT-3 en tant qu'API REST qui transforme un CV PDF comme celui-ci en JSON comme celui-ci.

L'analyse d'un CV PDF prend environ 15 secondes et coûte environ 0,01 $ pour chaque 500 jetons à l'aide du moteur text-davinci-002 (c'est pourquoi il n'y a pas de site Web de démonstration en direct). Notez qu'une demande et une réponse typiques peuvent utiliser 1500 jetons (0,03 $), 3000 jetons (0,06 $) ou plus.

Veuillez noter que des résultats plus précis peuvent être obtenus en réglant GPT-3, mais les résultats prêts à l'emploi de ce référentiel sont déjà très impressionnants.

Démarrage rapide

1. Installez Python 3 et PIP3. Pour MacOS, voir la note ci-dessous.
2. Installez toutes les dépendances de pdftotext (voir ici).
3. Dans un nouveau terminal, mettez à jour PIP3 si nécessaire: python3 -m pip install --upgrade pip
4. Dans un autre nouveau terminal, clonez le référentiel et déplacez le terminal vers le répertoire.
   • Veuillez fermer les autres terminaux et continuer dans ce terminal.
5. Vérifiez les versions: python3 --version et pip3 --version .
6. Exécutez le ./build.sh dans la racine du projet.
7. Obtenez votre clé API Openai.
8. Créez un fichier nommé .env et définissez votre touche API: OPENAI_API_KEY=YOURKEY ou définissez la clé dans une variable d'environnement: export OPENAI_API_KEY=YOURKEY .
9. Exécutez ./run.sh dans la racine du projet.

Un serveur FLASK commencera à écouter le port 5001 de LocalHost. N'hésitez pas à le vérifier avec votre navigateur.

Note pour macOS

Vous devez installer des outils Xcode ou GCC (voir ici).

• Si vous installez Xcode, assurez-vous de l'exécuter pour terminer la configuration.
• Exécutez ensuite xcode-select --install et complétez l'installation des outils de ligne de commande.
• Installez enfin Homebrew et utilisez brew install python pour installer Python 3.

Champs pris en charge

• Informations de base
  • prénom
  • nom de famille
  • nom et prénom
  • e-mail
  • Numéro de téléphone américain
  • emplacement
  • URL du site Web de portefeuille
  • URL LinkedIn
  • URL de la page principale GitHub
• Éducation
  • université
  • niveau d'éducation
  • année de remise des diplômes
  • mois de remise des diplômes
  • majors
  • GPA
• Expérience professionnelle
  • titre d'emploi
  • entreprise
  • emplacement
  • durée
  • contenu de l'emploi
• Expérience du projet
  • nom du projet
  • Description du projet