申请人筛选和面试验证系统
该项目实施了一个申请人筛选和面试验证系统，旨在通过利用由机器学习和自然语言处理驱动的决策引擎来简化招聘流程。
项目结构
- src/：包含主要应用程序代码。
- app.py：应用程序的入口点。 - mcp服务器/：包含MCP决策引擎的逻辑。 - decision_engine.py：评分、验证和推荐功能。 - 应用程序分析器.py：分析申请人数据并提取特征。 - interview_validator.py：验证面试数据并评估绩效。 - 代理商/：包含与筛选和验证过程相互作用的试剂。 - screening_agent.py：处理简历并提取信息。 - validation_agent.py：管理面试验证和评分。 - 模型/：为申请人和面试定义数据模型。 - applicant.py：申请人模型，包括姓名和经验等属性。 - 面试.py：面试模型，包括候选人的回答和分数。 - utils/：各种任务的实用功能。 - llm_client.py：与语言模型客户端交互。 - config_loder.py：从JSON文件加载配置设置。 - 工具/：实现特定功能。 - resume_parser.py：解析简历并提取相关数据。 - interview_scorer.py：根据标准对面试进行评分。
- config/：包含配置文件。
- mcpservers.json：MCP服务器的配置。 - aicore_config json：AI核心服务的配置。
- 测试/：包含应用程序的单元测试。
- test_decisionengine.py：决策引擎逻辑测试。 - test_agents.py：代理功能测试。
- 需求.txt：列出项目依赖关系。
- .env.示例：项目所需的环境变量示例。
安装说明
- 克隆存储库。
- 使用安装所需的依赖项
pip install -r requirements.txt. - 通过复制根据需要配置环境变量
.env.example到.env并更新这些值。 - 确保MCP服务器和AI核心配置已在
config目录。 - 使用以下命令运行应用程序
python src/app.py.
使用指南
- 该系统允许提交申请人简历和面试数据。
- 决策引擎处理这些数据以提供评分和验证结果。
- 代理促进了用户和底层逻辑之间的交互。
架构概述
该架构设计为模块化，便于更新和维护。每个组件都有特定的职责，确保系统的可扩展性和高效性。MCP服务器的使用实现了高级决策能力，而AI核心服务的集成增强了系统的整体功能。