在企業管理與人力資源配置的過程中，招聘環節始終占據著舉足輕重的地位。而簡歷篩選，作為招聘流程中的首要步驟，其效率與準確性直接影響著后續工作的順利進行。近期，我們的團隊在招聘過程中就遇到了這一痛點：如何在繁忙的日常工作中，高效且精準地篩選出符合崗位需求的候選人簡歷？

傳統的簡歷篩選方式，依賴于人力資源部門或招聘團隊逐一查閱系統推薦的候選人資料。這種方式不僅耗時費力，而且在面對大量簡歷時，很難保證篩選的準確性和全面性。特別是在團隊成員各自承擔本職工作的情況下，簡歷篩選往往成為了一種額外的負擔，對日常工作的順利進行造成了不小的干擾。

解決方案：引入AI簡歷篩選技術

為了有效應對這一挑戰，我們決定引入AI簡歷篩選技術，以科技賦能招聘流程。通過dify與deepseek的結合，我們成功搭建了一個高效的AI篩選簡歷工作流。這一創新舉措，不僅極大地縮短了簡歷篩選的時間，更提升了篩選的準確性和效率。

在具體實施上，我們首先輸入招聘崗位的詳細信息，包括崗位職責、任職要求等。隨后，上傳待篩選的簡歷文檔。AI技術便開始發揮其強大的智能分析能力，將簡歷中的關鍵信息與崗位需求進行精準匹配，并輸出初步篩選結論。這一過程，不僅避免了人工篩選的主觀性和遺漏，更實現了簡歷篩選的自動化和智能化。

技術實現路徑：文件提取與LLM簡歷評分

AI簡歷篩選技術的實現，離不開文件提取與LLM簡歷評分兩大核心步驟。

在文件提取階段，我們利用先進的文本解析技術，對上傳的簡歷文檔進行深度解析。這一步驟能夠自動提取出簡歷中的關鍵信息，如教育背景、工作經歷、技能專長等，為后續的智能匹配奠定堅實基礎。

而在LLM簡歷評分階段，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，本地部署的模型在數據安全性和隱私保護方面具有顯著優勢。我們根據崗位需求設定了系統提示詞，包括系統指令、用戶輸入和助手回復等，以確保模型能夠準確理解并響應我們的篩選需求。隨后，模型便會對提取出的簡歷信息進行智能評判，根據匹配程度給出相應的評分。

通過這一系列的智能處理流程，我們不僅成功解決了簡歷篩選的痛點問題，更在招聘流程中實現了科技與效率的完美結合。如果你也對這一技術感興趣，不妨動手嘗試一番，相信它定能為你的招聘工作帶來意想不到的驚喜。

本文轉載自???軍哥說AI???，作者：軍哥說AI