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_text() for page in doc])  

def extract_skills(text):  
    skills_db = ["Python", "Django", "NLP", "React", "TensorFlow", "AWS"]  
    return [skill for skill in skills_db if skill.lower() in text.lower()]

3、使用Sentence Transformers嵌入文本

我们将使用sentence-transformers将简历和职位文本转换为语义嵌入。

from sentence_transformers import SentenceTransformer  
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')  

def embed_text(text):  
    return model.encode([text])[0]  

def similarity_score(resume_vec, job_vec):  
    return cosine_similarity([resume_vec], [job_vec])[0][0]

4、将简历与职位描述进行比较

resumes = [extract_text_from_pdf(f"resume_{i}.pdf") for i in range(1, 4)]  
job_desc = open("job_description.txt").read()  

job_vec = embed_text(job_desc)  
scored_candidates = []  

for i, resume in enumerate(resumes):  
    res_vec = embed_text(resume)  
    score = similarity_score(res_vec, job_vec)  
    scored_candidates.append((f"resume_{i+1}.pdf", score))  

# 按最佳匹配排序  
ranked = sorted(scored_candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)  

for name, score in ranked:  
    print(f"{name} => {score:.2f}")

5、可选——仪表板/聊天机器人界面

你可以构建一个Streamlit或Gradio界面供招聘人员：

上传简历
查看最佳匹配
导出为CSV
与代理聊天以获得解释（使用LLM）

pip install streamlit

# 在app.py中  
import streamlit as st  

st.title("AI简历匹配器")  

job = st.text_area("粘贴职位描述")  
uploaded_files = st.file_uploader("上传简历", accept_multiple_files=True)  

if st.button("匹配候选人"):  
    # 运行解析和匹配逻辑  
    st.success("完成！请查看下面的匹配结果。")

改进措施：

RAG管道：使用检索增强生成来解释匹配分数。
向量数据库：使用FAISS或Weaviate存储和查询嵌入。
颜色编码匹配：根据阈值将结果标记为绿色/黄色/红色。
Keap/ATS集成：自动转发入选的候选人。

6、结束语

借助Python和现代NLP工具，构建一个AI驱动的简历匹配器是非常可行的。它为招聘人员节省了大量时间，确保了更好的候选人与职位的匹配，并为更深入的人才洞察奠定了基础。

原文链接：Building an AI Agent to Parse Resumes and Job Descriptions and Recommend the Best Candidates

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