Resume Matcher 简介
Resume Matcher[1] 是一款开源且免费的简历优化工具。它通过使用语言模型来比较和排名简历与职位描述，帮助用户改进简历，使其更符合职位要求。
项目特点
主要特点
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关键词提取：利用先进的机器学习算法从职位描述中提取相关关键词，帮助用户了解雇主所寻求的技能和经验。 -
文本相似度分析：使用 FastEmbed 等高效嵌入库，测量简历与职位描述的相似度，提高简历通过自动跟踪系统（ATS）筛选的可能性. -
易用性：提供简洁明了的用户界面，用户只需上传简历和职位描述，即可获得优化建议和匹配度分析结果。
使用场景
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求职者：在申请职位前，使用 Resume Matcher 对比简历与职位描述，发现并补充缺失的关键技能和经验，提高简历的竞争力。 -
招聘人员：快速筛选大量简历，找出与职位描述最匹配的候选人，提高招聘效率和质量。
项目使用
安装和运行
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克隆仓库：通过 git clone命令克隆项目仓库到本地。 -
创建虚拟环境：使用 virtualenv或python -m venv创建 Python 虚拟环境，并激活。 -
安装依赖：在虚拟环境中运行 pip install -r requirements.txt安装项目所需依赖。 -
准备数据：将简历和职位描述的 PDF 文件分别放置在 Data/Resumes和Data/JobDescription文件夹中。 -
解析简历：运行 python run_first.py将简历解析为 JSON 格式。 -
运行应用：使用 streamlit run streamlit_app.py启动应用，通过浏览器访问即可使用。
使用 Docker 运行
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构建镜像：在项目根目录下运行 docker-compose up命令，构建 Docker 镜像并启动应用。 -
访问应用：在浏览器中打开 localhost:80即可访问 Resume Matcher 应用。
使用 Google Colab 运行
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创建 ngrok 账户并获取 token。 -
打开 archive/resume_matcher_colab.ipynb笔记本并运行。 -
输入 ngrok token 并运行笔记本。 -
复制生成的 URL 并在浏览器中打开。
参考文档
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FastEmbed[2]：用于文本相似度分析的高效嵌入库。 -
Streamlit[3]：用于构建和运行 Web 应用的 Python 库。
注：本文内容仅供参考，具体项目特性请参照官方 GitHub 页面的最新说明。
欢迎关注&点赞&在看，感谢你的阅读~
Github地址: https://github.com/srbhr/Resume-Matcher
[2]
FastEmbed: https://github.com/qdrant/fastembed
[3]
Streamlit: https://streamlit.io/
原文始发于微信公众号（AIGC创想者）：6.3K+ Star！Resume Matcher：一个开源免费的智能简历优化工具
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