在企業(yè)管理與人力資源配置的過(guò)程中，招聘環(huán)節(jié)始終占據(jù)著舉足輕重的地位。而簡(jiǎn)歷篩選，作為招聘流程中的首要步驟，其效率與準(zhǔn)確性直接影響著后續(xù)工作的順利進(jìn)行。近期，我們的團(tuán)隊(duì)在招聘過(guò)程中就遇到了這一痛點(diǎn)：如何在繁忙的日常工作中，高效且精準(zhǔn)地篩選出符合崗位需求的候選人簡(jiǎn)歷？

傳統(tǒng)的簡(jiǎn)歷篩選方式，依賴于人力資源部門(mén)或招聘團(tuán)隊(duì)逐一查閱系統(tǒng)推薦的候選人資料。這種方式不僅耗時(shí)費(fèi)力，而且在面對(duì)大量簡(jiǎn)歷時(shí)，很難保證篩選的準(zhǔn)確性和全面性。特別是在團(tuán)隊(duì)成員各自承擔(dān)本職工作的情況下，簡(jiǎn)歷篩選往往成為了一種額外的負(fù)擔(dān)，對(duì)日常工作的順利進(jìn)行造成了不小的干擾。

解決方案：引入AI簡(jiǎn)歷篩選技術(shù)

為了有效應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，我們決定引入AI簡(jiǎn)歷篩選技術(shù)，以科技賦能招聘流程。通過(guò)dify與deepseek的結(jié)合，我們成功搭建了一個(gè)高效的AI篩選簡(jiǎn)歷工作流。這一創(chuàng)新舉措，不僅極大地縮短了簡(jiǎn)歷篩選的時(shí)間，更提升了篩選的準(zhǔn)確性和效率。

在具體實(shí)施上，我們首先輸入招聘崗位的詳細(xì)信息，包括崗位職責(zé)、任職要求等。隨后，上傳待篩選的簡(jiǎn)歷文檔。AI技術(shù)便開(kāi)始發(fā)揮其強(qiáng)大的智能分析能力，將簡(jiǎn)歷中的關(guān)鍵信息與崗位需求進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，并輸出初步篩選結(jié)論。這一過(guò)程，不僅避免了人工篩選的主觀性和遺漏，更實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)歷篩選的自動(dòng)化和智能化。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)路徑：文件提取與LLM簡(jiǎn)歷評(píng)分

AI簡(jiǎn)歷篩選技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，離不開(kāi)文件提取與LLM簡(jiǎn)歷評(píng)分兩大核心步驟。

在文件提取階段，我們利用先進(jìn)的文本解析技術(shù)，對(duì)上傳的簡(jiǎn)歷文檔進(jìn)行深度解析。這一步驟能夠自動(dòng)提取出簡(jiǎn)歷中的關(guān)鍵信息，如教育背景、工作經(jīng)歷、技能專長(zhǎng)等，為后續(xù)的智能匹配奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

而在LLM簡(jiǎn)歷評(píng)分階段，我們選用了deepseek-r1模型，也可以用Qwen2.5-72B。相較于線上的API服務(wù)，本地部署的模型在數(shù)據(jù)安全性和隱私保護(hù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。我們根據(jù)崗位需求設(shè)定了系統(tǒng)提示詞，包括系統(tǒng)指令、用戶輸入和助手回復(fù)等，以確保模型能夠準(zhǔn)確理解并響應(yīng)我們的篩選需求。隨后，模型便會(huì)對(duì)提取出的簡(jiǎn)歷信息進(jìn)行智能評(píng)判，根據(jù)匹配程度給出相應(yīng)的評(píng)分。

通過(guò)這一系列的智能處理流程，我們不僅成功解決了簡(jiǎn)歷篩選的痛點(diǎn)問(wèn)題，更在招聘流程中實(shí)現(xiàn)了科技與效率的完美結(jié)合。如果你也對(duì)這一技術(shù)感興趣，不妨動(dòng)手嘗試一番，相信它定能為你的招聘工作帶來(lái)意想不到的驚喜。

本文轉(zhuǎn)載自???軍哥說(shuō)AI???，作者：軍哥說(shuō)AI