self.soのAI技術実装は、3つの主要コンポーネントで構成されている：
- 情報抽出層このモデルは、CV 解析のために特別にトレーニングされた、Together.ai の Qwen 2.5 72B の大規模言語モデルに基づいています。このモデルは、以下の方法で精度を保証します：
- 構造化出力："company"、"position "などの正規フィールドを持つJSONデータを強制的に生成。
- 文脈の理解：時系列情報を関連付け、不完全な日付形式をインテリジェントに完成させる能力
- 多言語サポート：中国語/英語/日本語など、様々な言語が混在する履歴書コンテンツに対応。
- セキュリティろ過層Llama Guardでアップロードされたファイルを検出し、悪意のあるコードを含む可能性のあるドキュメントをブロックすることで、システムを保護します。
- データ検証レイヤ::
- フロントエンドのバリデーション：必須フィールドの完全性をチェックする（例：名前が存在すること）
- 手動修正：ユーザーはAIが生成したコンテンツを手動で編集できる。
- プレビュー・メカニズム：解析結果をリアルタイムに表示し、タイムリーな調整を容易にする。
実際のテストでは、標準フォーマットのCVの認識精度は92%以上に達し、非従来フォーマットでも約85%の精度を維持することができます。また、構文解析のズレが発生した場合、編集インターフェイスにより迅速に修正することができます。
この答えは記事から得たものである。self.so: ワンクリックで美しい履歴書ページを作成！について
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