Resume Screening Agent

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Resume Screening AgentAI 简历筛选 Agent 项目文档

面向招聘场景的全栈 AI 应用，支持简历解析、RAG 筛选、候选人对比、面试题生成和 Agent 对话。

快速开始
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批量简历上传

支持 PDF / DOCX，基于文件 hash 去重，上传后进入后台解析队列。

LLM 结构化解析

提取姓名、学历、工作年限、技能、项目经历、摘要等结构化字段。

RAG 候选人筛选

查询增强、pgvector 向量召回、结构化硬筛、LLM 精排输出可解释结果。

多人候选人对比

支持两人、三人或更多候选人对比，输出优势、风险和最终建议。

面试题生成

基于结构化简历生成技术深挖、项目复盘、行为判断三类问题。

Agent 对话

通过自然语言触发搜索、对比、出题，并支持最近候选人引用。

项目定位 ​

Resume Screening Agent 是一个面向招聘流程的 AI 辅助系统。它不是通用聊天机器人，而是围绕招聘筛选任务，把简历解析、语义检索、候选人排序、多人对比和面试准备串成一条完整链路。

系统的目标是让 HR、招聘负责人或技术面试官能够快速完成这些工作：

  • 批量上传候选人简历。
  • 自动解析简历中的结构化信息。
  • 根据岗位需求或自然语言条件筛选候选人。
  • 查看每位候选人的匹配理由和风险点。
  • 对多位候选人做横向比较。
  • 生成面试追问问题。
  • 通过 Agent 对话继续推进筛选流程。

技术栈 ​

层级技术
前端Next.js 14, React 18, TypeScript, Tailwind CSS
后端FastAPI, SQLAlchemy Async
数据库PostgreSQL, pgvector
AI 能力DashScope / Qwen, OpenAI-compatible SDK
检索LangChain PGVector, Embedding
部署Docker Compose, Nginx, Certbot

文档导航 ​

  • 快速开始：本地启动前后端并完成第一轮验证。
  • 整体架构：了解系统模块和请求链路。
  • 简历上传：文件保存、去重、后台解析和状态轮询。
  • RAG 筛选：查询增强、向量召回和 LLM 精排。
  • 部署运维：服务器、Docker、Nginx 和更新流程。