resume intelligence
1.0.0
การค้นหาต่อโดยใช้การสืบค้นตามธรรมชาติ แอปพลิเคชั่นตัวอย่างโดยใช้โมเดล Openai Rag API และ OpenSource VLM เพื่อทำการวิเคราะห์เปรียบเทียบต่อ
สิ่งนี้จะช่วยให้คู่ค้าที่มีความสามารถและผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรมได้รับข้อมูลเฉพาะจากประวัติย่อ
วัตถุประสงค์ของการดำเนินการต่อสติปัญญาคือการสนับสนุนการสืบค้นภาษาธรรมชาติในชุดของเรซูเม่ มันสามารถใช้ในการวิเคราะห์เปรียบเทียบเรซูเม่ ให้เราบอกว่าเรามี 4 หรือ 5 เรซูเม่ของวิศวกรซอฟต์แวร์ที่คาดหวังบางส่วนของแบบสอบถามซึ่งควรอนุญาตให้คุณยิงได้
ในการทดลองนี้คุณต้องดำเนินการต่อ
แทนที่จะค้นหาข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตฉันได้ใช้ Chagpt API เพื่อสร้างประวัติย่อ
ฉันใช้การเรียกใช้ฟังก์ชัน OpenAI และเอาต์พุตการตอบสนองที่มีโครงสร้างเพื่อรับเอาต์พุต JSON
เมื่อคุณมี JSON คุณสามารถแปลงเป็นเอกสารประวัติย่อ PDF
OPENAI_KEY=<substitute your key>
# Install python packages locally.
pip install -r requirements.txt
python ui_gen_resume.py ตัวอย่างนี้สามารถเรียกใช้บนเครื่อง Windows/แล็ปท็อปในเครื่อง ไม่มีข้อกำหนดพิเศษในแง่ของ GPU ที่คุณต้องเลือก 2 ประวัติย่อจากแอปพลิเคชัน UI พิมพ์ในแบบสอบถามในกล่องพรอมต์
และตีส่ง
ผู้ใช้จำเป็นต้องมีปุ่มในคีย์ OpenAI ในไฟล์. ENV ซึ่งมีอยู่ในรูทของโฟลเดอร์
ตัวอย่างไฟล์. env
OPENAI_KEY= <openai key>
vector_store_resume=resume_compare
MODEL=gpt-4o-2024-11-20
# individual file is put into vector store if value is FALSE
CONCAT_PDF=False
# instruction for assistant is chosen based on this. Possible values ( individual_pdf|concat_pdf)
INSTRUCTION_ID=individual_pdf
# Path where generated pdf resumes are stored.
RESUME_PATH=.\resumes
python ui_resume_compare_multi.py
ที่นี่ฉันใช้วิธีผ้าขี้ริ้ว
RAG - ด้วย OpenAI OpenAI มี Assistant API ซึ่งมีตัวเลือกในการจัดเก็บการแสดงเวกเตอร์ของเอกสารและค้นหาสิ่งเดียวกัน อ้างอิงที่นี่สำหรับเอกสารการค้นหาไฟล์เกี่ยวกับวิธีใช้ไฟล์ API ค้นหาไฟล์ฉันอ้างอิงบล็อกที่ยอดเยี่ยมของ Simon Wilson และ Gist ที่เขาสร้างตัวอย่างโค้ด
RAG - ด้วย OpenSource Colpali นี่เป็นวิธีการใช้ VLM ฉันวางแผนที่จะใช้ Byaldi ซึ่งใช้ colpali ภายในอ้างอิงถึงโน้ตบุ๊กซึ่งมีการแชทโค้ดตัวอย่างกับ PDF ที่ใช้ Byaldi ฉันยังไม่ได้ใช้สิ่งนี้
นี่เป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาฉันใช้ OpenAI APIs เพื่อสร้างร้านค้าเวกเตอร์และเพิ่มเอกสาร PDF ทั้งหมดในร้านค้าเวกเตอร์ โพสต์ที่สร้างผู้ช่วยและแนบร้านค้าเวกเตอร์ไปยังผู้ช่วย
การค้นหาไฟล์ OpenAI ดูเหมือนว่าจะไม่ทำงานได้ดีในการทดลองก่อนหน้านี้สำหรับการสอบถามที่สัมผัสกับเอกสารหลายฉบับ โซลูชันเริ่มต้นดูเหมือนว่าจะต่อไฟล์และอัปโหลดใน Vector Store อย่างไรก็ตามนี่เป็นความเข้าใจที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับวิธีการนำเสนอคำแนะนำในรูปแบบ
เพื่อปรับปรุงการตอบสนองมันหมายความว่าต้องมีการปรับคำแนะนำหรือระบบพร้อมด้วยระบบเพื่อให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้อง นี่คือของฉันและฉันกำลังขอให้โมเดลทำการค้นหาที่ถูกต้อง
You are dilligent assistant specializing in analyzing resume for technology industry . Your goal is to find the a individual resume closely matched per the requirement from user
1. ** location of resume ** - Vector store has resume of individual candidates . Name of the vector store is resume_compare .
2 ** format of resume ** - Vector store has resume of individual candidates in pdf format. Name of the pdf would be firstname followed by underscore last name . E.g Rajesh_Kumar.pdf
3 ** vector store** - Vector store resume_compare belongs to the user/owner, whose is calling the api
4 ** role descriptions** - For job role description such as engineering manager , devops engineer , software engineer , use your knowledge based gained from pre-training.
5 ** Resume Search Strategy** - Search across ALL documents in vector store .Consider partial matches across multiple documents .Use multiple search queries for different aspects (skills, experience, etc.)
6 ** Search Depth ** - Perform multiple searches with varied keywords. Use both exact and semantic matching.
7 ** Result Aggregation ** - Combine result from multiple searches . Cross-reference finding across documents.
8 ** key qualitifications ** - For finding key qualifications or experiences for role/work , use your knowledge base and pre-training.
9 ** resume search** - For Candidates's resume and their capability ,skills , experience for a role/work , you must use file_search tool and attached vector store. Resume will always be present in vector store.
10 ** resume presence** - Resume will always present in vector store attached to assistant . Do not prompt to ask user on resume.
11 ** Dillgence ** - Please search dilligently . you seem to miss the fact that resume files are present in vectore store resume_compare.
12 ** Technical Skills** - In the resume take a deep look at work experience section .Focus on relevant programming languages, frameworks, tools, and certifications (e.g., Python, Java, AWS, Docker). Highlight these clearly.
13. ** Job Match** - Compare the resume with provided job descriptions. Focus on matching key technologies ,business and opetational knowledge and job experience, and note areas where the candidate doesn’t meet the requirements.
14. ** Projects & Experience** - Prioritize large-scale projects or leadership roles in tech teams. Identify open-source contributions or significant technical achievements.
