Die Implementierung der KI-Technologie von self.so besteht aus drei Schlüsselkomponenten:
- InformationsextraktionsschichtBasierend auf dem großen Sprachmodell Qwen 2.5 72B von Together.ai, das speziell für CV-Parsing trainiert wurde. Das Modell gewährleistet Genauigkeit durch:
- Strukturierte Ausgabe: Erzwingen Sie die Erzeugung von JSON-Daten mit kanonischen Feldern wie "Unternehmen", "Position" usw.
- Kontextuelles Verständnis: die Fähigkeit, zeitliche Informationen miteinander in Beziehung zu setzen und unvollständige Datumsformate intelligent zu ergänzen
- Unterstützung mehrerer Sprachen: kann gemischte Lebenslaufinhalte in Chinesisch/Englisch/Japanisch usw. verarbeiten.
- Sicherheits-FilterschichtSchützen Sie Ihr System, indem Sie hochgeladene Dateien mit Llama Guard erkennen und Dokumente blockieren, die bösartigen Code enthalten könnten.
- Datenvalidierungsschicht::
- Front-End-Validierung: Überprüfung der Integrität von Pflichtfeldern (z. B. Name muss vorhanden sein)
- Manuelle Korrektur: Benutzer können von der KI generierte Inhalte manuell bearbeiten
- Vorschaumechanismus: Echtzeitanzeige der Parsing-Ergebnisse zur Erleichterung rechtzeitiger Anpassungen
Im Praxistest erreicht die Erkennungsgenauigkeit des Lebenslaufs im Standardformat mehr als 92%, und auch das nicht-konventionelle Format kann die Genauigkeit von etwa 85% halten. Wenn Benutzer auf Parsing-Abweichungen stoßen, können sie diese schnell über die Bearbeitungsoberfläche korrigieren.
Diese Antwort stammt aus dem Artikelself.so: Erzeugen Sie eine schöne Lebenslaufseite mit einem Klick!Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie funktioniert die KI-Technologie von self.so? Wie stellt sie die Genauigkeit der Informationsextraktion sicher?
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil