nlp resume parser

파서 서비스를 재개하십시오

GPT-3 기반 이력서 파서는 파서를 이력서 PDF를 이와 같은 JSON으로 변환하는 REST API로 이력서로 이력서로 이력서입니다.

이력서 PDF를 구문 분석하는 데 약 15 초가 걸리며 text-davinci-002 엔진을 사용하여 500 개의 토큰마다 약 $ 0.01이 소요됩니다 (라이브 데모 웹 사이트가없는 이유). 일반적인 요청 및 응답은 1500 개의 토큰 ($ 0.03), 3000 개의 토큰 ($ 0.06) 이상을 사용할 수 있습니다.

GPT-3을 미세 조정함으로써보다 정확한 결과를 얻을 수 있지만,이 repo의 기본 결과는 이미 매우 인상적입니다.

빠른 시작

1. Python 3 및 PIP3을 설치하십시오. MacOS의 경우 아래 참고를 참조하십시오.
2. pdftotext 의 모든 종속성을 설치하십시오 (여기 참조).
3. 새 터미널에서 필요한 경우 PIP3를 업데이트하십시오 : python3 -m pip install --upgrade pip
4. 다른 새로운 터미널에서는 저장소를 복제하고 터미널을 디렉토리로 이동하십시오.
   • 다른 터미널을 닫고이 터미널에서 계속하십시오.
5. 버전을 확인하십시오 : python3 --version 및 pip3 --version .
6. 프로젝트 루트에서 ./build.sh 실행하십시오.
7. OpenAI API 키를 얻으십시오.
8. .env 라는 파일을 만들고 API 키를 설정하십시오 : OPENAI_API_KEY=YOURKEY 또는 환경 변수에서 키를 설정하십시오 : export OPENAI_API_KEY=YOURKEY .
9. 프로젝트 루트에서 ./run.sh 실행하십시오.

플라스크 서버는 LocalHost의 포트 5001을 듣기 시작합니다. 브라우저로 자유롭게 확인하십시오.

MacOS의 참고 사항

Xcode 또는 GCC 도구를 설치해야합니다 (여기 참조).

• Xcode를 설치하는 경우 설정을 완료하려면 실행하십시오.
• 그런 다음 xcode-select --install 및 완전한 명령 줄 도구 설치를 실행하십시오.
• 마지막으로 Homebrew를 설치하고 brew install python Python 3을 설치하십시오.

지원되는 필드

• 기본 정보
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  • 대학교
  • 교육 수준
  • 졸업식
  • 졸업의 달
  • 메이저
  • GPA
• 직업 경험
  • 직위
  • 회사
  • 위치
  • 지속
  • 직업 내용
• 프로젝트 경험
  • 프로젝트 이름
  • 프로젝트 설명