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9个产品经理必备的AI工具
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9个产品经理必备的AI工具

💡 生产力不仅仅是做更多,而是更聪明地思考。众所周知,作为产品经理意味着大量的思考、研究、线框图设计、规格编写、利益相关者协调、无尽的会议和晚上10点的幻灯片准备。我经历过这一切!有时候,这简直是一团混乱,真正的混乱。 在过去的几个月里,在人工智能热潮中,我也开始利用一组AI工具,这些工具彻底改变了我的工作方式,改善了思维方式,并通过减少很多混乱帮助我成为一个更好的产品经理。 这篇文章不是泛泛的列表。这些是我作为产品经理使用的9个工具,并有实际的例子说明如何使用它们以及为什么它们对我有用。 所以,让我们开始吧👇 1、ChatGPT(GPT-4)当我们想到AI或与AI相关的任何东西时,第一个出现在我们脑海中的工具是ChatGPT(对大多数人来说)。因此,毫无疑问,ChatGPT是我最常使用的AI工具之一。 我称之为我的第二个大脑——没有自大 😉 💼 我如何在日常生活中使用它:规格审查:我将PRDs或Figma流程粘贴进去,并问:“缺少什么?”它会立即帮助我在一些我可能无意中忽略的领域进行思考。决策支持:“我们应该在产品内解决还是通过引导?” 很多时候,我们以前会和同事一起头脑风暴,现在ChatGPT是我新的最喜欢的头脑风暴伙伴。我经常问它,我采取的方法是否正确,或者有没有更好的替代方案。想法验证:

简历解析AI代理
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简历解析AI代理

在人才招聘不断演变的环境中,人工智能开始革新招聘团队识别和评估候选人的方法。一个引人注目的应用是构建一个能够解析简历和职位公告、进行比较并建议最合适的申请人的AI代理。 在这篇文章中,我们将逐步讲解: 该代理的架构解析和预处理逻辑使用嵌入进行语义匹配结果的仪表板概念开始使用的Python代码示例1、AI代理管道概述AI代理在一个多阶段的管道中运行: 数据摄入:接受PDF、DOCX或文本简历以及结构化/非结构化的职位描述。解析与清理:使用NLP提取相关字段(技能、经验、教育)。向量化:使用嵌入模型将解析后的文本转换为数值向量。匹配:使用余弦相似度或其他指标比较向量。排序:对候选人进行评分和排序。可选:将见解导出到网络仪表板或聊天机器人界面。2、解析简历和职位描述要从简历和职位公告中提取结构化数据,可以使用PyMuPDF、docx或spacy等库。 import fitz # PyMuPDF import re def extract_text_from_pdf(pdf_path): doc = fitz.open(pdf_path) return " ".join([page.get_