APPLICATION 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_
APPLICATION 用强化学习训练AI代理 即使是非常强大的LLM也可能很难可靠地完成复杂的多轮代理任务。有趣的是,我们发现使用一种叫做GRPO(群体相对策略优化)的强化学习算法来训练代理可以使它们更加可靠!
APPLICATION Yolo: Claude Code & Gemini CLI Claude Code和Gemini CLI都有一个“Yolo模式”,可以无阻碍地执行任务,而无需每一步都请求权限。
APPLICATION 2025年最值得学习的7个编程语言 本文精心挑选了 2025 年最值得学习的 7 门编程语言,结合市场趋势、应用广度与社区活跃度,帮助你做出明智选择,无论你是初学者还是希望提升技能的开发者。
APPLICATION 从词袋到GPT 在互联网历史的大部分时间里,“理解语言”意味着统计单词或匹配模式。但到了2010年代后期,情况发生了变化。我们不再问“哪些词出现最多?”而是开始问“这句话实际上说了什么?”这就是大型语言模型在每个涉及文本的领域悄然引爆的时候。
APPLICATION AI辅助编码最佳实践 完成我的第一个AI辅助编程项目后,我收集了一些关于如何正确使用AI编程助手的宝贵见解。我发现了某些个人最佳实践,这些实践将帮助我确保我交付的代码仍然是可靠代码交付的同时,仍提高我使用AI辅助的效率。
APPLICATION 用Browserbase实现Chrome自动化 无论你是开发者、数据爱好者还是只是探索AI的潜力,本指南将帮助你利用Browserbase MCP 服务器进行浏览器自动化。让我们开始吧!
APPLICATION AI编码代理的秘密配方 我们正处于完全自主编码代理的早期阶段,事情无疑将继续变化,但我确定的是,如果我们希望代理产生高质量的结果,我们需要为它们提供不受限制的令牌访问、有节制地使用合适的工具和非常具体的上下文。
APPLICATION AI 编程的“死亡螺旋” 无论你使用的是 Claude Code、Cursor 还是 GitHub Copilot,无论你写的是 Python、JavaScript 还是 Rust,死亡螺旋都是当前 LLM 的基本特征。