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基于千帆大模型的简历优化项目
大模型开发/技术交流
- 大模型训练
- Prompt
2023.10.074395看过
人工智能（AI）在求职领域中的应用越来越广泛，为求职者提供了简历和求职信的撰写。AI可以根据求职者的个人资料和工作经验，自动生成高质量的简历和求职信。这些文档可以帮助求职者更好地展示自己的技能和经验，并提高他们的竞争力。
这篇文章介绍如何使用python+千帆大模型快速开发出简历优化功能，方便后续对接求职协助网站。
一、获取API Key、Secret Key
登录千帆大模型平台控制台，点击左侧应用接入>>创建应用，创建一个应用，获得API Key、Secret Key。
二、安装python、pycharm（或其他编辑器）
三、安装所需要的包
pip install requestspip install pdfplumberpip install docxtpl
四、获取access_token
构建url
url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token?grant_type=client_credentials&client_id=[应用API Key]&client_secret=[应用Secret Key]"
发起requests请求
payload = json.dumps("")headers = {'Content-Type': 'application/json','Accept': 'application/json'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)
获取access_token
response.json().get("access_token")
五、使用DocxTemplate解析.PDF文件
def parse_resume():file_path = "简历.pdf"with pdfplumber.open(file_path) as pdf:text = ""for page in pdf.pages:text += page.extract_text()return text
六、将解析到的内容和简历优化prompt传给千帆大模型平台，从响应里提取结果，并将结果转成json数据
def get_opt():url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/qianfan_chinese_llama_2_7b?access_token=" + get_access_token()payload = json.dumps({"messages": [{"role": "assistant","content": parse_resume() + "\n" + "[简历优化prompt,最后需要输出类似于json的数据]"}]})headers = {'Content-Type': 'application/json'}response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)data = json.loads(response.content)resume = data.get("result", "")
七、使用docxtpl对word进行渲染，模板word需要写入jinjia2语法，将各个部分内容渲染进word中，如果需要PDF文件，就将word转为PDF
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