Resume-Screening-RAG-Pipeline

用聊天的方式,几秒筛完一堆简历

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 50 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 188
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,可自行部署使用,无收费计划。

项目预览

Resume-Screening-RAG-Pipeline 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队Hungreeee
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自行部署使用,无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型adaptive,gpt-3,gpt-4,langchain,llm,openai,rag,rag-fusion,ragas,resume-screening
GitHub 星标★ 188
上线时间2024-01-24 00:00:00
代码更新2024-12-18
仓库体积208.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 188

技术标签

核心亮点

  • 直接对话式筛选,无需手动翻简历,效率高
  • 基于RAG架构,回答有依据,可追溯来源
  • 代码以Notebook呈现,上手门槛低,易定制

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 依赖外部LLM API,成本与隐私需自行评估

适用场景

  • HR或招聘经理快速初筛大量简历
  • 技术团队按技能组合搜索候选人
  • 招聘平台集成智能简历问答功能

替代项目

Haystack、LangChain、RAGFlow

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