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resume ranking

AI 소스 코드

1.0.0

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순위 순위 응용 프로그램을 재개하십시오

개요

이력서 순위 응용 프로그램은 대형 언어 모델 (LLM) 및 고급 NLP 기술을 활용하여 작업 요구 사항에 따라 이력서를 자동으로 평가, 분석 및 순위를 매기는 AI 기반 채용 도구입니다. Fastapi, Next.js 및 OpenAi의 GPT 모델로 제작 된이 제품은 상세한 점수 및 분석과 일치하는 지능형 후보자 조브를 제공합니다.

데모 비디오

위의 이미지를 클릭하여 YouTube에서 데모 비디오를보십시오.

건축학

건축학
시스템 아키텍처

주요 기술

백엔드 : Fastapi, Flask, Mongodb
프론트 엔드 : Next.js, TypeScript, TailWindcss
AI/ML : Openai GPT 모델, Langchain
인프라 : Docker, Nginx, Github Action, AWS

특징

작업 설명 분석

지능형 JD 파싱 :
- LLM을 사용하여 주요 요구 사항, 기술 및 자격을 추출합니다
- 데이터를 일치시키기 위해 표준화 된 형식으로 구조화합니다
- GPT의 다국어 기능을 통해 여러 언어를 지원합니다
- 평균 처리 시간 : 3 초

분석을 재개하십시오

고급 CV 처리 :
- PDF 및 Word 문서를 처리합니다
- LLM을 사용한 추출물 및 구조 후보 정보
- 기술, 경험 및 자격을 식별합니다
- 다국어 이력서를 지원합니다
- 평균 처리 시간 : 5-10 초

AI 기반 일치

정교한 일치 알고리즘 :
- 복잡한 LLM 작업을 조정하기 위해 Langchain을 사용합니다
- 구성된 데이터 추출을 호출하는 기능
- 직무 요구 사항 및 후보 자격에 대한 의미 론적 이해
- 다수의 관계 지원
- 평균 처리 시간 : 3-5 초

지능형 순위

스마트 평가 시스템 :
- GPT 모델을 사용하여 상세한 일치 분석을 생성합니다
- 여러 기준에 따라 점수를 제공합니다
- AI 생성 피드백 및 의견을 제공합니다
- 전반적인 적합성을 기준으로 후보자 순위

기술적 기능

Fastapi 통합 :
- 비동기 요청 처리
- Swagger UI를 통한 자동 API 문서
- Pydantic 모델로 유효성 검사를 입력하십시오
Langchain 구현 :
- 맞춤형 프롬프트 엔지니어링
- 구조화 된 출력 파싱
- 사고의 사슬
OpenAi 기능 호출 :
- 구조화 된 데이터 추출
- 일관된 출력 형식
- LLM 응답에 대한 강화 된 제어

선적 서류 비치

시스템 아키텍처, API 엔드 포인트 및 구성 옵션에 대한 자세한 설명서는 사용자 안내서에서 제공됩니다.

시작하기

저장소 복제 :

git clone https://github.com/vectornguyen76/resume-ranking.git

환경 구성 :

OpenAI API 키 설정 :

 # analysis_service/.env
OPENAI_API_KEY= " your-key "

Frontend API URL 구성 :

 # frontend/.env.production
NEXT_PUBLIC_API_URL=http:// < your-ip-address > /backend

빌드 및 실행 :

 cd resume-ranking
docker compose build
docker compose up

액세스 응용 프로그램 :
- 프론트 엔드 : http://your-ip-address

개발

코드 품질 :
- 파이썬 린팅 용 루프
- TypeScript/JavaScript 용 Eslint
- 코드 서식을위한 사전 커밋 후크
테스트 :
- Pytest를 사용한 단위 테스트
- API 엔드 포인트에 대한 통합 테스트
- React Testing Library를 사용한 프론트 엔드 테스트
CI/CD :
- GitHub 동작으로 자동 테스트
- Docker Image Builds
- 배포 자동화