{"repo":"xt765/ResumeScreening","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/xt765/ResumeScreening","clone":"git clone https://github.com/xt765/ResumeScreening.git","description":"简历智能筛选与管理系统，基于 LangChain + LangGraph + FastAPI 构建，利用大语言模型（LLM）技术，实现简历的智能解析、自动筛选和智能问答，将传统 3-5 分钟的人工筛选缩短至 3-5 秒，效率提升 60 倍以上。","language":"Python","stars":17,"topics":["agent","agents","ai-agents","langchain","langchain-python","langgraph","langgraph-agents","langgraph-python","llm","chroma"],"license":"MIT","category":"ai-agents","readme_excerpt":"简历智能筛选与管理系统 基于 LangChain + LangGraph + FastAPI 的智能简历筛选平台，集成 LLM 实现智能解析、筛选和 RAG 问答。 项目背景 在企业招聘过程中，HR 每天需要处理大量简历，传统人工筛选方式存在诸多痛点。本系统应运而生，旨在解决招聘效率低下的问题。 传统招聘痛点分析 痛点 描述 影响 ------ ------ ------ 效率低下 人工阅读一份简历平均需要 3-5 分钟 招聘周期长，错失优秀人才 标准不一 不同 HR 筛选标准存在主观差异 筛选结果不可控，质量参差不齐 信息遗漏 容易遗漏关键信息或优秀候选人 人才流失，招聘成本增加 难以追溯 筛选结果缺乏数据支撑和可追溯性 无法复盘优化筛选标准 查询困难 海量简历难以快速检索和统计分析 数据价值无法挖掘 本系统利用大语言模型（LLM）技术，实现简历的 智能解析 、 自动筛选 和 智能问答 ，将传统 3-5 分钟的人工筛选缩短至 3-5 秒，效率提升 60 倍以上 。 核心优势 1. 智能化程度高 传统人工筛选与本系统对比如下： 对比说明 ： 维度 传统方式 本系统 提升 ------ ---------- -------- ------ 处理速度 3-5 分钟/份 3-5 秒/份 60倍 信息提取 手动录入，易遗漏 AI 自动提取 20+ 字段 100%覆盖 筛选标准 主观判断，因人而异 LLM 语义理解，标准统一 一致性保障 数据检索 翻阅文件或 Excel 自然语言智能问答 秒级响应 核心能力 ： - 智能解析 ：自动提取姓名、学历、技能、工作经历等 20+ 字段，支持 PDF/DOCX 格式 - 智能筛选 ：基于 LLM 的语义理解，支持自然语言描述筛选条件，如\"5年以上Java开发经验，本科及以上学历\" - 智能问答 ：RAG 技术实现简历库智能问答，如\"有哪些 5 年经验的 Java 开发？符合条件的有多少人？\" 2. 技术架构先进 系统采用分层架构设计，各层职责清晰，便于维护和扩展： 架构设计理念 ： 1. 分层解耦 ：前端、API、工作流、AI、存储各层独立，降低耦合度 2. 异步处理 ：FastAPI 原生支持异步，批量上传后台处理不阻塞 3. 状态管理 ：LangGraph 状态机管理工作流，支持断点续传和错误恢复 4. 多模态存储 ：关系数据、缓存、对象存储、向量存储各司其职 3. 功能完整丰富 系统覆盖简历筛选全流程，功能模块完整： 功能模块 功能描述 技术亮点 业务价值 ---------- ---------- ---------- ---------- 简历上传 支持 PDF/DOCX 批量上传，最多 50 个文件 异步处理、WebSocket 进度实时推送 大幅提升批量处理效率 智能解析 自动提取结构化信息，包括教育、工作、技能等 LLM 实体提取、人脸检测、敏感信息加密 信息提取零遗漏 条件筛选 多维度智能筛选，支持条件组合 LLM 语义理解、自然语言条件描述 筛选标准统一可控 智能问答 自然语言查询简历库 RAG + 向量检索、来源可追溯 秒级获取统计信息 系统监控 实时监控服务状态 健康检查、日志分析、性能指标 保障系统稳定运行 4. 性能优异 系统经过优化，各项性能指标表现优异： 指标 数值 说明 对比传统方式 ------ ------ ------ -------------- 单份简历处理时间 3-5 秒 含解析、筛选、存储全流程 传统 3-5 分钟 批量上传支持 50+ 文件 异步后台处理，不阻塞用户","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/xt765","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/xt765/ResumeScreening/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}