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设计思路

  1. 拆解简历

  2. 与招聘内容匹配关联度 关联度小于50%直接淘汰

  3. 根据简历提问求职者 每次回答完进行智能分析,判断下次问题是否应该更简单或者更复杂,本环节主要考察求职者的逻辑思维和语言表达能力

  4. 根据招聘内容进行提问,判断下次问题是否应该更简单或者更复杂,回答完成后 答题通过率达到50%予以通过 本环节主要考察求职者的专业能力


代码流程

  1. 用户上传简历 (后台调用接口分析简历文档.pdf?/自己写简历解析代码?)

  2. 分析匹配程度(让gpt根据简历解析结果,和当前的岗位的要求进行匹配,并返回关联度)

  3. 代码判断关联度是否小于50%,若小于50%,返回前台(“您与此岗位不匹配”),大于50%,进入对话界面

  4. gpt生成开场问题(第一个与简历内容相关的问题,等待用户回复)

  5. 当用户回复后,用gpt判断当前回复是否回答正确,并将当前问题、当前回答、正确情况存储在字典中。这个字典存储在一个全局的简历相关问题对话列表中。

  6. 判断完毕后,若用户回答有问题,则难度稍微下调(发送一个难度低一些的问题),若用户回答没有问题,难度提升(发送一个难度高一些的问题)。

  7. 如此对话5次左右,我们就可以得到一个简历相关问题对话列表

  8. 然后转入岗位问题,gpt生成第一个岗位相关问题发送给用户,并等待用户回复。

  9. 用户回复后,用gpt判断当前回复是否回答正确,并将当前问题、当前回答、正确情况存储在字典中。这个字典存储在一个全局的岗位相关问题对话列表中。

  10. 判断完毕后,若用户回答有问题,则难度稍微下调(发送一个难度低一些的问题),若用户回答没有问题,难度提升(发送一个难度高一些的问题)。

  11. 如此对话5次左右,我们就可以得到一个岗位相关问题对话列表

  12. 根据简历相关问题对话列表和岗位相关问题对话列表结合建立,岗位信息,生成一份面试报告,并根据其中百分比判断是否合适。

Drawing

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