在当前激烈的人才竞争环境中，企业尤其是技术驱动型组织普遍面临以下典型困境：
单一岗位收到数百甚至上千份简历，HR/招聘团队难以在短时间内有效筛选
传统关键词匹配方式漏掉大量潜在优质候选人（语义不理解、同义表达、隐性能力等）
简历信息碎片化、结构不统一，人工提取核心信息效率极低且质量不稳定
历史简历/人才数据难以有效沉淀和复用，形成不了真正的「人才资产」
对候选人的综合匹配评估维度单一，缺少多维度、客观、可量化的判断依据对候选人的综合匹配评估维度单一，缺少多维度、客观、可量化的判断依据
搜索人才时只能靠固定条件，难以灵活应对业务临时提出的复杂画像需求
本系统旨在通过AI技术重构「人才发现与筛选」环节的核心效率与质量，帮助企业在海量简历中更快、更准、更智能地发现真正匹配业务需求的候选人，并逐步构建长期可复用的私有向量人才资产库。
1.Chrome插件一键批量采集：主流招聘平台网页简历快速抓取
2.智能解析与结构化提取：PDF/网页简历自动抽取教育、经验、技能等关键信息
3.多维度AI匹配评分：语义相似 + 经验年限 + 技能吻合 + 风险评估，一键排序
4.私有向量人才库：所有人才向量化长期沉淀，企业专属资产
5.自然语言智能搜索：像聊天一样找人（如“30岁以下大模型Java后端”）
6.实时仪表盘概览：采集量、处理进度、优质匹配一目了然
独立设计并开发AI驱动的简历智能筛选与人才库管理系统，支持Chrome插件实时分析主流招聘平台简历页，以及Web端批量上传处理。
• 实现PDF/网页注入解析 + 大模型/Embedding结构化提取教育、工作经验、技能等字段
• 计算简历与JD的多维度匹配评分（语义相似度、经验年限、技能关键词、跳槽风险评估）
• 构建Milvus向量人才库，支持Agent驱动的自然语言搜索（如“30岁以下金融Java开发”）
技术栈：Next.js + Chrome Extension + FastAPI + Celery异步队列 + Milvus + 大模型Agent
评论