ResumeFlow

ResumeFlow: um oleoduto facilitado por LLM para geração de currículo personalizada e refinamento

Para demonstração de vídeo, visite o link do YouTube: https://youtu.be/agl7ugyu1n4

Projeto pode ser:

• Acesso como uma ferramenta da web em https://resumeflow.streamlit.app/
• Instale como um pacote python em https://pypi.org/project/zlm/
• Baixe como código-fonte de https://github.com/ztrimus/job-llm.git

Todos os outros bugs, correções, feedbacks e solicitações de recursos conhecidos podem ser relatados na página de problemas do github.

Capacite os outros, assim como eles o ajudaram! Contribua para este projeto de código aberto e faça a diferença. Crie uma filial, melhore o código e aumente uma solicitação de tração!

Autor e lista de colaboradores

• Saurabh Zinjad | Ztrimus | [email protected]
• Amey Bhilegaonkar | Ameygoes | [email protected]
• Amrita Bhattacharjee | Amritabh | [email protected]

1. Introdução:

1.1. Nossa proposta

Nosso objetivo é criar um sistema automatizado que facilite a solicitação de empregos. A caça aos empregos tem muitas etapas e vemos a chance de automatizar as coisas e usar o LLM (modelo de idioma) para torná -lo ainda mais suave. Estamos analisando maneiras diferentes, tanto as idéias habituais quanto novas, para integrar o LLM ao processo de inscrição de emprego. O objetivo é reduzir o quanto você precisa fazer e deixar o LLM fazer o que quer, facilitando todo o processo para você.

1.2. Referências

• Mais de 40 estatísticas de currículo impressionantes [2023]: que candidatos a emprego precisam saber

1.3. Consulte este artigo para obter mais detalhes.

2. Configuração, instalação e uso

2.1. Pré -requisitos

• OS: Linux, Mac
• Python: 3.11.6 e acima
• Chave da API LLM: OpenI ou Gemini Pro

2.2. Instalação do pacote - Use como biblioteca

pip install zlm

• Uso

 from zlm import AutoApplyModel

job_llm = AutoApplyModel (
    api_key = "PROVIDE_API_KEY" , 
    provider = "ENTER PROVIDER <gemini> or <openai>" ,
    downloads_dir = "[optional] ENTER FOLDER PATH WHERE FILE GET DOWNLOADED, By default, 'downloads' folder"
)

job_llm . resume_cv_pipeline (
    "ENTER_JOB_URL" , 
    "YOUR_MASTER_RESUME_DATA" # .pdf or .json
) # Return and downloads curated resume and cover letter.

2.4. Código de configuração e execução - Use como projeto

git clone https://github.com/Ztrimus/job-llm.git
cd job-llm

1. Crie e ative o ambiente Python (use python -m venv .env ou conda ou etc.) para evitar qualquer conflito de dependência do pacote.
2. Instale o pacote de poesia (ferramenta de gerenciamento e embalagem de dependência)

   pip install poetry

3. Instale todos os pacotes necessários.
   • Consulte PyProject.toml ou poesia.lock para obter a lista de pacotes.

     poetry install

     OU
   • Se o comando acima não funcionar, também fornecemos requisitos.txt arquivo. Mas, recomendamos o uso de poesia.

     pip install -r resources/requirements.txt

4. Também precisamos instalar os seguintes pacotes para a conversão de látex em pdf
   • Para Linux

     sudo apt-get install texlive-latex-base texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra

     NOTA: Experimente sudo apt-get update se o terminal não puder localizar o pacote.
   • Para Mac

     brew install basictex
     sudo tlmgr install enumitem fontawesome

5. Se você quiser executar modelos Ollama

   ollama pull llama3.1

6. Execute o script seguinte para obter o resultado

>>> python main.py /
    --url " JOB_POSTING_URL " /
    --master_data= " JSON_USER_MASTER_DATA " /
    --api_key= " YOUR_LLM_PROVIDER_API_KEY " / # put api_key considering provider
    --downloads_dir= " DOWNLOAD_LOCATION_FOR_RESUME_CV " /
    --provider= " openai " # openai, gemini 

3. Citações

Se você achar o JoBLLM útil em sua pesquisa ou aplicativos, considere nos dar uma estrela? e citando.

 @inproceedings { 10.1145/3626772.3657680 ,
author = { Zinjad, Saurabh Bhausaheb and Bhattacharjee, Amrita and Bhilegaonkar, Amey and Liu, Huan } ,
title = { ResumeFlow: An LLM-facilitated Pipeline for Personalized Resume Generation and Refinement } ,
series = { SIGIR '24 } ,
booktitle = { Proceedings of the 47th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval } ,
publisher = { Association for Computing Machinery } ,
doi = { 10.1145/3626772.3657680 } ,
url = { https://doi.org/10.1145/3626772.3657680 } ,
year = { 2024 } ,
isbn = { 9798400704314 } ,
location = { Washington DC, USA } ,
address = { New York, NY, USA } ,
}

 @misc { zinjad2024resumeflow ,
      title = { ResumeFlow: An LLM-facilitated Pipeline for Personalized Resume Generation and Refinement } , 
      author = { Saurabh Bhausaheb Zinjad and Amrita Bhattacharjee and Amey Bhilegaonkar and Huan Liu } ,
      year = { 2024 } ,
      eprint = { 2402.06221 } ,
      archivePrefix = { arXiv } ,
      primaryClass = { cs.CL }
}

4. Licença

O JoBllm está sob a licença do MIT e é suportado para uso comercial.

5. TODO

Precisa encontrar uma maneira de instalar o seguinte comando em streamlit

ollama
playwright
" ollama pull llama3.1 "
" ollama pull bge-m3 " 

4. Referências

• Diretrizes de engenharia rápidas
• Modelo de currículo de látex excessivo
• Combinando látex com python
• Documentação do OpenAI