«Как освоить ранжирование резюме с помощью Langchain?»

Как совершенствовать ранжирование резюме с помощью Langchain?

Введение

В постоянно меняющемся рынке труда работодатели часто ощущают огромный поток резюме на каждую открытую вакансию. Процесс отбора наиболее квалифицированных кандидатов путем просмотра этих резюме может быть трудоемким и пугающим. Чтобы справиться с этим вызовом, мы рассмотрим создание усовершенствованной системы ранжирования резюме с использованием инструмента обработки языка Langchain. Это приложение автоматически фильтрует резюме на основе указанных ключевых навыков и ранжирует их в соответствии с соответствием навыкам.

Цели обучения

  • Глубокое понимание разработки приложений для ранжирования резюме с использованием Langchain
  • Оптимизация процесса оценки кандидатов
  • Эффективное выявление подходящих соискателей на вакансии

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Значимость ранжирования резюме, основанного на AI

  • Экономия времени: Представьте AI в качестве вашего помощника по экономии времени. Он проходит через огромное количество резюме за считанные секунды, поэтому вам не нужно тратить на это часы времени. Это позволяет вам сконцентрироваться на других важных задачах.
  • Умные выборы: AI не только быстрый, он еще и умный. Он находит резюме, которые идеально соответствуют требованиям вашей вакансии. Это помогает вам принимать лучшие решения при найме и быстрее находить подходящих людей.
  • Конкурентное преимущество: В мире, где на одну вакансию подают десятки, если не сотни, заявок, использование AI дает вам преимущество. Вы не просто идете в ногу с конкурентами, вы идете впереди, используя эффективные и эффективные методы найма.
  • Меньше стресса: Просмотр резюме может быть стрессовым. AI снимает с вас давление, делая процесс найма более гладким и приятным для всех участников.

Итак, отправимся в эту путешествие и узнаем, как создать свой собственный инструмент для ранжирования резюме, использующий AI, пошагово.

Подготовка к работе

Зачем нужно ранжирование резюме?

Процесс подбора персонала является неотъемлемой частью развития любой организации. Однако с увеличением числа кандидатов на работу, ручная сортировка резюме может занимать много времени и подвержена ошибкам человека. Ранжирование резюме облегчает эту задачу, автоматизируя процесс выделения наиболее квалифицированных кандидатов. Это не только экономит время, но и гарантирует, что ни один потенциальный кандидат не будет пропущен.

Представление Langchain

Langchain – это комплексный инструмент для обработки языка, который позволяет разработчикам выполнять сложные задачи анализа текста и извлечения информации. Его возможности включают разделение текста, встраивание, последовательный поиск и извлечение вопросов и ответов. Используя Langchain, мы можем автоматизировать извлечение важной информации из резюме, делая процесс ранжирования более эффективным.

Роль языковых моделей в ранжировании резюме

В эпоху цифрового десятилетия, когда ежедневно генерируется огромное количество текстовых данных, способность управлять и понимать язык имеет особую важность. Языковые модели, совместно с техниками обработки естественного языка (NLP), стали неотъемлемым инструментом для автоматизации различных задач, связанных с текстом. Этот раздел рассматривает значимость языковых моделей, важность NLP и то, как Langchain улучшает NLP для ранжирования резюме.

Понимание языковых моделей

Языковые модели – это вычислительные системы, разработанные для понимания, генерации и манипулирования человеческим языком. Они в основном представляют собой алгоритмы, которые на основе обработки большого объема текстовых данных учатся структуре, грамматике и семантике языка. Эти модели значительно развились, в основном благодаря прогрессу в глубоком обучении и нейронных сетях.

Одной из ключевых особенностей современных языковых моделей является их способность предсказывать вероятность появления слова или фразы в определенном контексте. Благодаря этим возможностям они способны генерировать логически связанный и контекстуально значимый текст. Языковые модели, такие как GPT-3, разработанный OpenAI, проявили удивительные способности в различных задачах понимания естественного языка, что делает их ценным инструментом для широкого спектра приложений.

Важность обработки естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) – это подотрасль искусственного интеллекта, которая фокусируется на обеспечении возможности компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык в ценной форме. Приложения NLP разнообразны и включают машинный перевод, анализ настроений, чат-ботов и, важнее всего, ранжирование резюме.

В контексте ранжирования резюме, NLP позволяет системам извлекать значимую информацию из резюме, включая навыки, квалификации и соответствующий опыт. Эта информация затем используется для оценки пригодности кандидатов для конкретных рабочих мест. NLP, в сочетании с языковыми моделями, играет ключевую роль в автоматизации процесса анализа резюме, обеспечивая более быстрые и точные результаты.

Как Langchain улучшает NLP?

Langchain, мощный инструмент обработки языка, улучшает возможности NLP, предлагая полный комплект инструментов для анализа текста и извлечения информации. Он использует языковые модели для предоставления продвинутого понимания естественного языка, разделения текста, встраивания, последовательного поиска и возможностей вопросно-ответной системы. Вот как Langchain улучшает NLP для ранжирования резюме:

  • Разделение текста: Langchain позволяет эффективно разделять текст, разбивая длинные документы на управляемые фрагменты. Это особенно полезно при обработке длинных резюме, обеспечивая более высокую эффективность и точность.
  • Встраивания: Langchain облегчает создание встраиваний – числовых представлений текста. Эти встраивания помогают сравнивать и сопоставлять ключевые слова и фразы, что является важным компонентом ранжирования резюме.
  • Последовательный поиск: Langchain поддерживает последовательный поиск, который позволяет системе находить конкретную информацию в резюме. Сюда входит извлечение таких данных, как имя соискателя, контактная информация и любые соответствующие замечания.

Вопросно-ответное извлечение: Возможности вопросно-ответной системы Langchain упрощают извлечение соответствующих данных из резюме. Эта функция автоматизирует процесс понимания и ранжирования кандидатов на основе совпадения ключевых слов и различных типов ключевых слов.

Плавное интегрирование языковых моделей и техник NLP в Langchain способствует автоматизации процесса ранжирования резюме, делая его более быстрым, точным и точно соответствующим конкретным требованиям работы. Это является примером сотрудничества передовых языковых моделей и NLP, предлагая стратегическое преимущество на конкурентном рынке трудоустройства.

Создание фундамента

Создание веб-приложения Flask

Flask, веб-фреймворк на языке Python, служит основой нашего приложения ранжирования резюме. Он позволяет создавать удобный для пользователя интерфейс для взаимодействия с приложением. Простота и гибкость Flask делают его идеальным выбором для создания веб-приложений.

Проектирование пользовательского интерфейса

Пользовательский интерфейс нашего приложения будет включать поле выбора ключевых слов и выпадающий список выбора идентификатора работы (JobID). Эти элементы позволят пользователям указать ключевые навыки, которые они ищут, и интересующие их рабочие позиции (JobID). Сочетание HTML, CSS и JavaScript будет использоваться для создания интуитивного и визуально привлекательного интерфейса.

Получение данных резюме

Подключение к Amazon S3

В нашем приложении предполагается, что резюме кандидатов хранятся в корзине Amazon S3, организованные по соответствующим идентификаторам работы (JobID). Для доступа к этим резюме и их извлечения мы устанавливаем подключение к Amazon S3 с помощью AWS SDK для Python (Boto3).

Получение папок и файлов

Когда пользователи выбирают необходимые им ключевые слова и идентификаторы работы (JobID), приложению необходимо извлечь соответствующие резюме из корзины S3. Это включает список объектов в корзине и извлечение имен папок, связанных с идентификаторами работы (JobID).

Код для извлечения папок выглядит следующим образом:

def get_folders():    try:        # Список объектов в корзине S3 и извлечение имен папок        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)}),
  • Этот код определяет функцию get_folders для получения имён папок из бакета S3.
  • Он перечисляет объекты в бакете и извлекает имена папок с помощью метода list_objects_v2.
  • Извлеченные имена папок сохраняются в списке folders и возвращаются в формате JSON.

Извлечение содержимого резюме

Для анализа содержимого резюме нам необходимо извлечь текст из файлов PDF. В этом целях мы используем AWS Textract, сервис, который преобразует содержимое PDF в машинно-читаемый текст. Вот как мы извлекаем содержимое из PDF:

if pdf_content == []:            # Используем Textract для извлечения текста из PDF            textract_response = textract.start_document_text_detection(                DocumentLocation={"S3Object": {"Bucket": bucket_name, "Name": pdf_file}}            )            # Получаем JobId из ответа Textract            textract_job_id = textract_response["JobId"]            # Ожидаем завершения задания Textract            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":                # Получаем извлеченный текст из ответа Textract                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)
  • Этот код использует AWS Textract для извлечения текстового содержимого из файлов PDF.
  • Он запускает обнаружение текста с помощью Textract и ожидает завершения задания.
  • Если задание Textract успешно завершается, он извлекает текст из ответа и добавляет его в список pdf_content.

Использование возможностей Langchain

Обработка текста с Langchain

С помощью содержимого резюме в нашем распоряжении мы можем воспользоваться возможностями Langchain. Одним из важных шагов является разделение текста на управляемые блоки. Это особенно полезно для эффективной обработки больших документов.

Вот как мы осуществляем разделение текста с помощью Langchain:

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,                )
  • Разделение текста: Код инициализирует text_splitter с использованием CharacterTextSplitter. Он разбивает текстовое содержимое из файлов PDF на более мелкие блоки, каждый с максимальным размером 1000 символов. Это помогает эффективно управлять и обрабатывать большие документы.
  • Вложения и поиск документов: После разделения текста код создает вложения, которые являются числовыми представлениями текста, с использованием OpenAIEmbeddings. Затем, с помощью FAISS, он создает систему поиска документов (docsearch), которая позволяет эффективно выполнять поиск на основе сходства среди блоков текста.
  • Настройка системы извлечения вопрос-ответ: Код конфигурирует систему извлечения вопрос-ответ (qa) с использованием Langchain. Он указывает модель языка (llm) как OpenAI, определяет тип извлечения как “things” и устанавливает использование созданного ранее docsearch в качестве поисковика. Кроме того, он подавляет вывод без подробностей (verbose=False) во время процесса извлечения вопрос-ответ. Эта настройка готовит систему эффективно извлекать определенную информацию из блоков текста.

Последовательный поиск и извлечение вопрос-ответ

Возможности Langchain позволяют выполнять последовательный поиск и извлекать информацию вопрос-ответ. Эти функции позволяют нам автоматически извлекать конкретную информацию из резюме, например, имя заявителя, номер телефона, адрес электронной почты и другую полезную информацию.

Вот как мы реализуем это:

name = qa.run("Имя заявителя: ")remarks = qa.run(f"Упоминает ли заявитель ключевые слова из '{keywords}' ") answer = qa.run(f"Содержит ли это {keyword}?") # Объединяем список строк в одну строкуpdf_content_text = "\n".join(pdf_content)# Создаем словарь для хранения данных для этого файла PDFpdf_content_data = {}pdf_content_data["name"] = namepdf_content_data["filename"] = pdf_filepdf_content_data["remarks"] = remarks
  • Извлечение информации: Код использует извлечение информации из резюме с помощью поиска ответов в Langchain, чтобы получить важную информацию из резюме. Он ищет имя соискателя и проверяет, упоминаются ли определенные ключевые слова в документе.
  • Консолидация текста: Он объединяет извлеченный текст из PDF-резюме в одну строку для более простой обработки и анализа.
  • Организация данных: Извлеченная информация, включая имя, имя файла и замечания о упоминаниях ключевых слов, организуется в словарь с названием pdf_content_data для дальнейшей обработки и представления.

Анализ и ранжирование резюме

Подсчет количества ключевых слов

Чтобы эффективно ранжировать резюме, нам нужно количественно оценить соответствие каждого резюме указанным ключевым словам. Подсчет вхождений ключевых слов в каждом резюме является важной составляющей этой задачи. Мы проходимся по ключевым словам и подсчитываем их количество в каждом резюме:

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

Реализация алгоритма ранжирования

Ранжирование резюме – это важный аспект нашего приложения. Мы приоритезируем резюме на основе двух факторов: количества уникальных типов ключевых слов, найденных в резюме, и суммы количества ключевых слов. Алгоритм ранжирования обеспечивает более высокий ранг резюме с более высоким соответствием ключевых слов:

def rank_sort(pdf_content_data, keywords):
    # Приоритет 1: Количество найденных типов ключевых слов
    num_keywords_found = sum(
        1 for keyword in keywords if pdf_content_data[keyword] > 0
    )
    # Приоритет 2: Сумма количества ключевых слов
    keyword_count_sum = sum(
        int(pdf_content_data[keyword]) for keyword in keywords_list
    )
    return (-num_keywords_found, -keyword_count_sum)
  • Ранжирование на основе приоритетов: Функция ранжирует резюме, учитывая два приоритета – количество уникальных найденных ключевых слов в резюме и общее количество ключевых слов.
  • Соответствие ключевых слов: Она оценивает резюме на основе того, сколько уникальных ключевых слов (из заданного списка) найдено в них. Резюме с большим количеством совпадающих ключевых слов получают более высокий ранг.
  • Подсчет количества ключевых слов: Кроме уникальности, функция также учитывает общее количество вхождений ключевых слов в резюме. Резюме с более высоким количеством ключевых слов ранжируются более выгодно, что помогает определить наиболее подходящих кандидатов.

Отображение результата

Проектирование страницы с результатом с использованием JavaScript

Хорошо спроектированная страница с результатом является важной для представления ранжированных резюме пользователям. Мы используем JavaScript для создания интерактивной и динамической страницы с результатами, на которой отображаются имена соискателей, замечания, ранжировки и количество вхождений ключевых слов. Вот упрощенный пример:

Представление информации о соискателе

Страница с результатом не только отображает ранжировку, но также предоставляет ценную информацию о каждом соискателе. Пользователи могут быстро определить наиболее подходящих кандидатов на основе их квалификации и совпадения ключевых слов.

Настройка и настройка

Адаптация к различным форматам файлов

Хотя мы в основном сфокусировались на обработке файлов PDF, наше приложение может быть адаптировано для обработки различных форматов файлов, таких как DOCX. Эта гибкость обеспечивает эффективный анализ резюме в разных форматах.

Настройка ключевых слов и критериев ранжирования

Настройка – это ключевая особенность нашего приложения. Пользователи могут определить свой собственный набор ключевых слов и критериев ранжирования на основе конкретных квалификаций, которые они ищут у соискателей на работу. Эта адаптивность делает приложение подходящим для широкого спектра сценариев найма персонала.

Развертывание и масштабирование

Подготовка к развертыванию

Перед развертыванием приложения важно обеспечить его бесперебойную работу в рабочей среде. Это включает настройку необходимой инфраструктуры, настройку мер безопасности и оптимизацию производительности.

Масштабирование для обработки резюме в большом масштабе

С увеличением объема резюме наша программа должна быть разработана таким образом, чтобы масштабироваться горизонтально. Облачные решения, такие как AWS Lambda, могут быть использованы для эффективной обработки резюме в большом масштабе.

Соображения безопасности

Защита конфиденциальной информации

Резюме часто содержат конфиденциальную личную информацию. Наше приложение должно реализовать надежные меры безопасности для защиты этих данных. Это включает шифрование, контроль доступа и соответствие требованиям по защите данных.

Безопасный доступ к AWS S3

Важно обеспечить безопасный доступ к совокупности данных в AWS S3. Необходимо правильно настроить роли и политики AWS IAM (Identity and Access Management), чтобы предотвратить несанкционированный доступ.

Реализация в реальном мире

Компании и организации, использующие AI-приводимый ранжировщик резюме

Многие компании и организации, такие как Glassdoor, indeed, ваша парковка и др., приняли ранжировщик резюме, работающий на основе технологии Langchain, чтобы упростить свои процессы найма. Этот инновационный инструмент помогает им быстро находить наиболее подходящих кандидатов на вакансию, автоматически анализируя и ранжируя резюме. Это как иметь умного ассистента, который может просматривать огромное количество резюме всего за несколько секунд, делая процесс найма более быстрым и эффективным.

Опыт и отзывы пользователей

Пользователи, использующие ранжировщик резюме, работающий на основе технологии Langchain, делятся своим опытом и отзывами. Они оценивают его быстроту и умение точно определить резюме, которые идеально соответствуют их требованиям к вакансии. Это означает, что они могут принимать более обоснованные решения при найме новых сотрудников, и делать это быстрее. Этот инструмент устраняет необходимость просматривать большое количество резюме вручную и делает процесс найма более плавным и приятным для всех участников.

Масштабируемость и приспособляемость к различным отраслям

Ранжировщик резюме, работающий на основе технологии Langchain, адаптируется к различным отраслям. Будь то здравоохранение, технологии, финансы или любая другая сфера, можно настроить этот инструмент под особые потребности различных отраслей. Более того, он может обрабатывать разные форматы файлов, например, PDF или DOCX, что делает его подходящим для широкого спектра вакансий. Так что не ограничивайтесь одной отраслью — это гибкое решение для множества различных индустрий.

В реальном мире компании находят этот инструмент экономически эффективным и эффективным способом находить лучших кандидатов на работу, а его приспособляемость проявляется в различных отраслях.

Заключение

В этом руководстве мы рассмотрели создание приложения для ранжирования резюме на основе технологии Langchain, упрощающей выбор кандидатов с помощью передовых технологий. Путем интеграции языковых возможностей и умных алгоритмов ранжирования от Langchain мы превратили трудоемкий процесс сортировки резюме в эффективную и эффективную систему. Этот инструмент не только ускоряет процесс найма, но и обеспечивает точность в определении лучших кандидатов.

Ключевые моменты

  • Эффективность в найме: Ранжировщик резюме, работающий на основе технологии Langchain, предлагает экономию времени для организаций, быстро и точно фильтруя и оценивая резюме на основе ключевых навыков.
  • Передовые технологии: Используя возможности Langchain, приложение предоставляет передовой анализ текста и извлечение информации.
  • Настройка и масштабирование: Настраивайте инструмент под различные требования вакансий и масштабируйте его для обработки резюме в большом масштабе.
  • Стратегическое преимущество: В конкурентной ситуации на рынке труда эта технология предлагает стратегическое преимущество, повышая эффективность и точность оценки кандидатов.

Внедряя автоматизацию и инновации, организации могут улучшить процессы привлечения талантов, сохраняя гибкость и безопасность, что позволяет им оставаться на переднем крае меняющегося рынка труда.

Часто задаваемые вопросы

Медиа, показанное в этой статье, не принадлежит Analytics Vidhya и используется по усмотрению автора.