怎么用 Langchain 筛选简历？怎么避免简历被刷掉？

介绍

在不断发展的就业市场中，雇主经常发现自己被每个职位空缺的大量简历所淹没。筛选这些简历以确定最合格的候选人的过程可能既耗时又令人生畏。为了应对这一挑战，我们将深入研究使用强大的语言处理工具 Langchain 创建复杂的简历排名。此应用程序将根据指定的关键技能自动过滤简历，并根据其技能匹配对其进行排名。

学习目标

● 深刻理解使用 Langchain 进行简历排名应用开发

● 简化候选人评估流程

● 有效识别合适的求职者

人工智能简历排名的意义

● 节省时间：将 AI 视为您节省时间的助手。它会在几秒钟内浏览成堆的简历，因此您不必花费数小时。这使您可以专注于其他重要任务。

● 明智的选择：人工智能不仅速度快;这很聪明。它可以发现完全符合您的工作要求的简历。这有助于您做出更好的招聘决策并更快地找到合适的人。

● 竞争力：在一个职位空缺吸引数十甚至数百名申请人的世界里，使用人工智能会给你带来优势。您不仅要跟上竞争对手的步伐;您在高效和有效的招聘方面处于领先地位。

● 减轻压力：整理简历可能会有压力。人工智能减轻了压力，使招聘过程更顺畅、更愉快。
因此，让我们踏上这段旅程，并了解如何逐步创建自己的 AI 驱动的简历排名工具。

搭建舞台

简历排名需要什么？

招聘流程是任何组织成长不可或缺的一部分。然而，随着求职者数量的增加，手动整理简历可能是一项耗时的任务，容易出现人为错误。简历排名通过自动化识别最合格候选人的过程来减轻这种负担。这不仅节省了时间，而且确保了没有潜在的候选人被忽视。

Langchain 简介

Langchain 是一个全面的语言处理工具，使开发人员能够执行复杂的文本分析和信息提取任务。它的功能包括文本拆分、嵌入、顺序搜索和问答检索。通过利用 Langchain，我们可以自动从简历中提取关键信息，使排名过程更加高效。

语言模型在简历排名中的作用

在数字时代，每天都会产生大量的文本数据，驾驭和理解语言的能力至关重要。语言模型与自然语言处理 （NLP） 技术相结合，已成为自动化各种与文本相关的任务的工具。本节深入探讨了语言模型的重要性、NLP 的重要性，以及 Langchain 如何增强 NLP 以进行简历排名。

了解语言模型

语言模型是旨在理解、生成和操作人类语言的计算系统。它们本质上是通过处理大量文本数据来学习语言的结构、语法和语义的算法。这些模型已经有了很大的发展，这主要是由于深度学习和神经网络的进步。

现代语言模型的一个关键特征是它们能够预测单词或短语在给定上下文中出现的概率。这种预测能力使他们能够生成连贯且与上下文相关的文本。由 OpenAI 开发的 GPT-3 等语言模型在各种自然语言理解任务中表现出卓越的熟练程度，使其成为广泛应用的宝贵工具。

自然语言处理（NLP）的重要性

自然语言处理 （NLP） 是人工智能的一个子领域，专注于使计算机能够以有价值的方式理解、解释和生成人类语言。NLP 应用程序多种多样，包括机器翻译、情感分析、聊天机器人，以及至关重要的简历排名。

在简历排名的背景下，NLP 使系统能够从简历中提取有意义的信息，包括技能、资格和相关经验。然后，这些信息用于评估候选人是否适合特定工作角色。NLP 与语言模型相结合，在简历分析过程的自动化中发挥着关键作用，提供更快、更准确的结果。

Langchain 如何增强 NLP？

Langchain 是一款强大的语言处理工具，通过提供一套全面的文本分析和信息提取工具来增强 NLP 功能。它利用语言模型提供高级自然语言理解、文本拆分、嵌入、顺序搜索和问答功能。以下是 Langchain 如何增强 NLP 以进行简历排名：

● 文本拆分：Langchain 允许高效的文本拆分，将冗长的文档分解为可管理的块。这在处理冗长的简历时特别有用，可以确保更高的效率和准确性。

● 嵌入：Langchain 有助于创建嵌入，嵌入是文本的数字表示。这些嵌入有助于比较和匹配关键字和短语，这是简历排名的重要组成部分。

● 顺序搜索：Langchain 支持顺序搜索，使系统能够在简历中找到特定信息。这包括提取申请人的姓名、联系信息和任何相关评论等详细信息。

问答检索：Langchain 的问答功能简化了从简历中提取相关数据的过程。此功能可自动根据关键字匹配和不同的关键字类型来理解和排名候选人。

Langchain 语言模型和 NLP 技术的无缝集成有助于简历排名过程的自动化，使其更快、更准确，并根据特定的工作要求量身定制。它体现了尖端语言模型和 NLP 之间的协同作用，在招聘竞争格局中提供了战略优势。

奠定基础

生成 Flask Web 应用程序

Flask 是一个 Python Web 框架，是我们简历排名应用程序的基础。它使我们能够创建一个用户友好的界面，供用户与应用程序交互。Flask 的简单性和灵活性使其成为构建 Web 应用程序的理想选择。

设计用户界面

我们应用程序的用户界面将具有关键字选择框和 JobID 选择下拉列表。这些元素将允许用户指定他们正在寻找的关键技能和他们感兴趣的工作职位 （JobID）。HTML、CSS 和 JavaScript 的组合将用于设计直观且具有视觉吸引力的界面。

检索简历数据

连接到 Amazon S3

我们的应用程序假定应聘者简历存储在 Amazon S3 存储桶中，按其各自的 JobID 进行组织。为了访问和检索这些简历，我们使用适用于 Python 的 AWS 开发工具包 （Boto3） 与 Amazon S3 建立连接。

获取文件夹和文件

用户选择所需的关键字和 JobID 后，应用程序必须从 S3 存储桶中获取相应的简历。这涉及列出存储桶中的对象并提取与 JobID 关联的文件夹名称。

获取文件夹的代码如下：

def get_folders():
    try:
        # List objects in the S3 bucket and extract folder names  
        objects_response = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket_name, Delimiter="/") 
        folders = []

        for common_prefix in objects_response.get("CommonPrefixes", []):
            folder_name = common_prefix["Prefix"].rstrip("/")
            folders.append(folder_name)

        return jsonify(folders)
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}),

● 此代码定义了一个函数 get_folders 用于从 S3 存储桶获取文件夹名称。

● 它列出存储桶中的对象，并使用 list_objects_v2 方法提取文件夹名称。

● 提取的文件夹名称存储在文件夹列表中，并以 JSON 格式返回。

提取简历内容

要分析简历的内容，我们需要从 PDF 文件中提取文本。为此，我们利用 AWS Textract，这是一项将 PDF 内容转换为机器可读文本的服务。以下是我们从 PDF 中提取内容的方法：

if pdf_content == []:
            # Use Textract to extract text from the PDF 
            textract_response = textract.start_document_text_detection(
                DocumentLocation={"S3Object": {"Bucket": bucket_name, "Name": pdf_file}}
            )
            # Get the JobId from the Textract response
            textract_job_id = textract_response["JobId"]

            # Wait for the Textract job to complete
            while True:
                textract_job_response = textract.get_document_text_detection(
                    JobId=textract_job_id
                )
                textract_job_status = textract_job_response["JobStatus"] 
                if textract_job_status in ["SUCCEEDED", "FAILED"]:
                    break

            if textract_job_status == "SUCCEEDED":
                # Retrieve the extracted text from the Textract response
                textract_blocks = textract_job_response["Blocks"]
                extracted_text = ""
                pdf_content = []

                for block in textract_blocks:
                    if block["BlockType"] == "LINE":
                        extracted_text += block["Text"] + "\n"
                pdf_content.append(extracted_text)

● 此代码使用 AWS Textract 从 PDF 文件中提取文本内容。

● 它使用 Textract 启动文本检测并等待作业完成。

● 如果 Textract 作业成功，它将从响应中提取文本并将其追加到 pdf_content 列表中。

利用 Langchain 的力量

使用 Langchain 进行文本处理

有了简历内容，我们现在可以利用 Langchain 的功能了。一个关键步骤是文本拆分，我们将文本划分为可管理的块。这对于高效处理大型文档特别有用。

以下是我们如何使用 Langchain 实现文本拆分：

text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
                texts = text_splitter.create_documents(pdf_content)
                embeddings = OpenAIEmbeddings()
                docsearch = FAISS.from_documents(texts, embeddings)
                qa = RetrievalQA.from_chain_type(
                    llm=OpenAI(),
                    chain_type="stuff",
                    retriever=docsearch.as_retriever(),
                    verbose=False,
                )

● 文本拆分：代码使用 CharacterTextSplitter 初始化 text_splitter。它将 PDF 文件中的文本内容分解为更小的块，每个块的最大大小为 1000 个字符。此步骤有助于有效地管理和处理大型文档。

● 嵌入和文档搜索：拆分文本后，代码使用 OpenAIEmbeddings 创建嵌入，这是文本的数字表示形式。然后，它使用 FAISS 构建了一个文档搜索系统（docsearch），允许在文本块之间进行有效的基于相似性的搜索。

● 问答检索设置：该代码使用 Langchain 配置问答 （QA） 检索系统 （qa）。它将语言模型 （llm） 指定为 OpenAI，将检索类型定义为“stuff”，并将检索器设置为使用之前创建的 docsearch。此外，它还在 QA 检索过程中抑制详细输出 （verbose=False）。此设置使系统能够有效地从文本块中提取特定信息。

顺序搜索和问答检索

Langchain 的功能扩展到顺序搜索和问答检索。这些功能使我们能够自动从简历中提取特定信息。例如，我们可以使用顺序搜索来查找申请人的姓名、电话号码、电子邮件地址和任何相关备注。

以下是我们如何实现这一点的一瞥：

name = qa.run("Name of Applicant is ")
remarks = qa.run(f"Does Applicant mention about any keywords from '{keywords}' ")
 answer = qa.run(f"Does it contain {keyword} ?")
 # Join the list of strings into a single string
pdf_content_text = "\n".join(pdf_content)
# Create a dictionary to store the data for this PDF file
pdf_content_data = {}
pdf_content_data["name"] = name
pdf_content_data["filename"] = pdf_file
pdf_content_data["remarks"] = remarks

● 信息提取：该代码使用 Langchain 的 QA 检索从简历中提取关键信息。它搜索申请人的姓名并检查文档中是否提到了特定关键字。

● 文本合并：它将从 PDF 简历中提取的文本合并为一个字符串，以便于处理和分析。

● 数据组织：提取的信息（包括名称、文件名和有关关键字提及的备注）被组织到一个名为 pdf_content_data 的字典中，以便进一步处理和呈现。

分析和排名简历

计算关键字出现次数

为了有效地对简历进行排名，我们需要量化每份简历与指定关键字的相关性。为此，计算每份简历中关键字的出现次数至关重要。我们遍历关键字，并统计它们在每份简历中的出现次数：

for keyword in keywords:
                keyword_count = pdf_content_text.lower().count(keyword)
                pdf_content_data[f"{keyword}"] = keyword_count

实现排名算法

简历的排名是我们申请的一个重要方面。我们根据两个因素对简历进行优先级排序：找到的不同关键字类型的数量和关键字计数的总和。排名算法可确保具有较高关键字匹配分数的简历排名更突出：

def rank_sort(pdf_content_data, keywords):
    # Priority 1: Number of keyword types found
    num_keywords_found = sum(
        1 for keyword in keywords if pdf_content_data[keyword] > 0
    )
    # Priority 2: Sum of keyword counts
    keyword_count_sum = sum(
        int(pdf_content_data[keyword]) for keyword in keywords_list
    )
    return (-num_keywords_found, -keyword_count_sum)

● 基于优先级的排名：该功能通过考虑两个优先级来对简历进行排名——简历中唯一关键字的数量和关键字出现的总数。

● 关键字匹配：它根据在简历中找到的唯一关键字数量（来自给定列表）来评估简历。具有更多匹配关键字的简历将获得更高的排名。

● 计算关键字出现次数：除了唯一性外，该函数还考虑简历中关键字出现的总数。具有较高关键字数的简历排名更有利，有助于确定最相关的候选人。

显示结果

使用 JavaScript 设计结果页面

精心设计的结果页面对于向用户展示排名简历至关重要。我们使用 JavaScript 创建一个交互式的动态结果页面，展示申请人姓名、备注、排名和关键字出现次数。下面是一个简化的示例：

提交申请人信息

结果页面不仅显示排名，还提供有关每个申请人的宝贵信息。用户可以根据自己的资历和关键字匹配快速确定最合适的候选人。

微调和定制

适应不同的文件格式

虽然我们主要专注于处理 PDF 文件，但我们的应用程序可以适应处理各种文件格式，例如 DOCX。这种灵活性确保了可以有效地分析不同格式的简历。

自定义关键字和排名标准

定制是我们应用程序的一个关键功能。用户可以根据他们在求职者中寻求的特定资格来定义自己的一组关键字和排名标准。这种适应性使该应用程序适用于广泛的招聘场景。

部署和扩展

准备部署

在部署应用程序之前，确保它在生产环境中无缝运行至关重要。这包括设置必要的基础结构、配置安全措施和优化性能。

大规模恢复处理的扩展

随着简历数量的增加，我们的应用程序应该设计为水平扩展。基于云的解决方案（如 AWS Lambda）可用于高效处理大规模简历处理。

安全注意事项

保护敏感信息

简历通常包含敏感的个人信息。我们的应用程序必须实施强大的安全措施来保护这些数据。这包括加密、访问控制和遵守数据保护法规。

保护 AWS S3 访问

确保对 AWS S3 存储桶的安全访问至关重要。正确配置 AWS IAM（Identity and Access Management）角色和策略对于防止未经授权的访问至关重要。

实际实施

使用 AI 驱动的简历排名的公司和组织

许多公司和组织，如 Glassdoor，事实上，您的停车位等都采用了 Langchain 驱动的简历排名来简化他们的招聘流程。这个先进的工具通过自动分析和排名简历，帮助他们快速找到最合适的求职者。这就像拥有一个智能助手，可以在几秒钟内浏览成堆的简历，使招聘过程更快、更高效。

用户体验和反馈

使用 Langchain 驱动的简历排名的用户分享了他们的经验和反馈。他们欣赏如何快速、巧妙地识别完全符合他们工作要求的简历。这意味着他们可以在雇用新团队成员时做出更好的决策，并且可以更快地做出决策。该工具消除了筛选大量简历的压力，使招聘过程对所有相关人员来说都更顺畅、更愉快。

对不同行业的可扩展性和适应性

Langchain 驱动的简历排名适用于各个行业。无论是医疗保健、技术、金融还是任何其他行业，都可以定制此工具以满足不同行业的独特需求。此外，它可以处理不同的文件格式，如 PDF 或 DOCX，这使其适用于广泛的职位空缺。因此，不要局限于一个特定字段;它是适用于许多不同行业的多功能解决方案。

在现实世界中，公司发现该工具是一种节省时间且有效的方式，可以为其职位空缺找到最佳候选人，并且正在证明其在各个行业的适应性。

结论

在本指南中，我们探索了由 Langchain 提供支持的简历排名应用程序的创建，利用先进技术简化候选人选择。通过整合 Langchain 的语言处理能力和智能排名算法，我们将耗时的简历整理过程转变为一个高效且有效的系统。该工具不仅可以加快招聘过程，还可以确保准确识别最佳候选人。

关键要点

● 招聘效率：Langchain 驱动的简历排名器通过根据关键技能快速准确地过滤和排名简历，为组织提供了一种节省时间的解决方案。

● 先进的技术：利用 Langchain 的功能，该应用程序提供了尖端的文本分析和信息提取。

● 定制和可扩展性：调整该工具以适应各种工作要求，并针对大规模简历处理进行扩展。

● 战略优势：在竞争激烈的就业市场中，该技术通过提高候选人评估的效率和准确性提供了战略优势。

通过采用这种自动化和创新，组织可以增强其人才招聘流程，同时保持灵活性和安全性，确保他们在不断变化的招聘环境中保持领先地位。

常见问题解答

问题1. 什么是 Langchain，为什么它对简历排名有利？

答：Langchain 是一个全面的语言处理工具，可以自动进行文本分析和信息提取。它的好处包括效率、准确性以及从简历中提取特定细节的能力。

问题2. 应用排名如何恢复？

答：简历的排名基于评分系统，该系统考虑了找到的不同关键字类型的数量和关键字计数的总和。分数越高的简历获得更高的排名。

问题3. 这个应用程序可以处理不同的文件格式吗？

一个。是的，虽然我们的主要关注点是 PDF 文件，但您可以扩展应用程序以处理各种文件格式，包括 DOCX，以适应不同的简历格式。

问题4. 我可以自定义用于排名的关键字吗？

答：当然可以！用户可以定义自己的一组关键字和排名标准，以匹配他们的特定工作要求。

---

非常感谢大家的阅读，小Mo在这里祝你在末来的 Python 学习职业生涯中一切顺利！

后续小Mo会不定期更新书籍、视频等学习资源，以上这些书籍资料也可通过关注微信公众号免费获取哦！

欢迎关注我们的微信公众号：MomodelAl

同时，欢迎使用「Mo AI编程」微信小程序

以及登录官网，了解更多信息：Mo 人工智能教育实训平台

Mo，发现意外，创造可能

注：部分资源来源于互联网，若有侵权，请直接联系作者删除。