A implementação da tecnologia de IA do self.so consiste em três componentes principais:
- camada de extração de informaçõesBaseado no modelo de linguagem grande Qwen 2.5 72B da Together.ai, treinado especificamente para análise de CV. O modelo garante a precisão por meio de:
- Saída estruturada: force a geração de dados JSON, com campos canônicos, como "empresa", "cargo" etc.
- Compreensão contextual: a capacidade de correlacionar informações de linha do tempo e preencher de forma inteligente formatos de datas incompletos
- Suporte a vários idiomas: pode lidar com conteúdo de CV misto em chinês/inglês/japonês etc.
- camada de filtragem de segurançaProteção do sistema: Proteja seu sistema detectando arquivos carregados com o Llama Guard e bloqueando documentos que possam conter códigos maliciosos.
- camada de validação de dados::
- Validação de front-end: verificação da integridade dos campos obrigatórios (por exemplo, o nome deve estar presente)
- Correção manual: os usuários podem editar manualmente o conteúdo gerado pela IA
- Mecanismo de visualização: exibição em tempo real dos resultados da análise para facilitar ajustes oportunos
No teste real, a precisão do reconhecimento do formato padrão CV atinge mais de 92%, e o formato não convencional também consegue manter a precisão de cerca de 85%. Quando os usuários encontram desvios na análise, eles podem corrigi-los rapidamente por meio da interface de edição.
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como funciona a tecnologia de IA da self.so? Como ela garante a precisão da extração de informações?
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