用聊天的方式，几秒筛完一堆简历
这是一个基于检索增强生成（RAG）的简历筛选聊天机器人项目。它解决的是传统简历筛选耗时、标准不一的问题，通过动态检索和解析简历文档，让招聘人员可以用自然语言与简历库对话，快速获取候选人匹配信息。核心能力包括：将简历文档切分、向量化并存储，构建可检索的知识库；利用LLM根据用户查询（如“有5年Python经验的候选人”）检索相关简历片段并生成结构化回答；支持多轮对话，逐步细化筛选条件。项目采用Jupyter Notebook实现，便于理解和二次开发，适合中小团队快速搭建智能招聘助手。
Haystack、LangChain、RAGFlow
Resume-Screening-RAG-Pipeline 是搜索知识领域的开源项目，由 Hungreeee 开发，2024 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 190。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-01。Apache-2.0许可证，可自行部署使用，无收费计划。
它主要面向的使用场景是：HR或招聘经理快速初筛大量简历。同类可对比的替代方案包括 Haystack、LangChain、RAGFlow。
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