Byg en AI CV-screeningsassistent: Match kandidater sikkert med FlowHunt

En intelligent CV-screeningsassistent

Vores mål var at skabe et automatiseret system, der kunne:

1. Acceptere en jobopslagsbeskrivelse som input.
2. Sikkert oprette forbindelse til et privat API, der hoster en database med kandidat-CV’er.
3. Identificere CV’er, der matcher kravene i jobopslaget.
4. Analysere hvert matchet CV, vurdere dets kompatibilitet og fremhæve styrker og svagheder i forhold til rollen.
5. Præsentere en rangeret liste over de mest egnede kandidater.

Sikkerhed og vurderingsmodel

At opbygge et sådant system indebærer flere udfordringer:

• Sikkerhed: Adgang til en privat CV-database kræver håndtering af følsomme API-nøgler og sikring af dataprivatliv.
• Avanceret logik: At matche CV’er til jobbeskrivelser handler ikke kun om søgning efter nøgleord; det kræver nuanceret forståelse og sammenligning, ofte bedst håndteret af AI, efterfulgt af struktureret vurdering.

Modulært design med ‘Kør Flow’ til specialværktøjer

For at tackle kompleksitet og øge sikkerheden brugte vi FlowHunt’s Kør Flow-komponent. Dette gør det muligt at oprette et dedikeret, genanvendeligt “sub-flow”, der fungerer som et sikkert specialværktøj til at håndtere CV-matchningsopgaven.

Her er oversigten:

1. “CV-matchnings- & vurderingsværktøj” (Sub-flow):

• Formål: Dette specialiserede flow håndterer alle interaktioner med den private CV-database og udfører selve matchningen/vurderingen.
• Input: Modtager jobopslagsdetaljerne fra hovedflowet.
• Handlinger:
  • Indeholder en API Request-komponent, der er sikkert konfigureret med den private API-URL, nødvendige headers og autentificeringsoplysninger (ved brug af FlowHunt’s hemmelighedshåndtering til API-nøglen). Denne komponent henter kandidat-CV-data.
  • Indeholder logik (potentielt ved brug af en anden AI-agent inden for dette sub-flow eller kodekomponent) til at:
    • Sammenligne jobopslagskravene med de hentede CV’er.
    • Identificere relevante matches.
    • Vurdere hvert matchet CV ud fra kriterier som kompetenceoverlap, erfaringens relevans osv.
    • Bestemme styrker og svagheder for hvert match.
• Output: Returnerer en struktureret liste over matchede kandidater inklusiv deres CV-data, kompatibilitetsvurdering og analyse.

Konceptuelt forsimplet diagram af CV-matchnings-sub-flowet: Input (Jobopslag) → API Request (Privat CV DB m/ hemmelig nøgle) → AI-logik (Matchning/vurdering) → Output (Rangeret CV-liste).

2. Hovedorkestreringsflowet:

• Formål: Håndterer brugerinteraktion og koordinerer den overordnede proces.
• Input: En Chat Input-komponent (eller lignende) modtager jobopslagsbeskrivelsen fra brugeren.
• Handling: Bruger Kør Flow-komponenten til at udføre “CV-matchnings- & vurderings”-sub-flowet og overfører jobopslagsdetaljerne til det.
• Output: Modtager den strukturerede liste over vurderede kandidater fra sub-flowet og præsenterer den tydeligt for brugeren via en Chat Output-komponent (eventuelt efter en sidste formatering eller opsummering fra en anden AI-agent i hovedflowet).

Konceptuelt forsimplet diagram af hovedflowet: Chat Input (Jobopslag) → Kør Flow (Kalder CV-matchnings-sub-flow) → Chat Output (Viser rangeret liste).

Trin-for-trin konceptuel opbygning

1. Byg sub-flowet (“CV-matchnings- & vurderingsværktøj”):

• Opret et nyt flow.
• Tilføj en API Request-komponent. Konfigurer dens URL, metode (f.eks. POST eller GET), og vigtigst, opsæt autentificering med FlowHunt’s credentials/hemmelighedsfunktion for at opbevare din private API-nøgle sikkert.
• Tilføj AI Agents-komponent til at behandle API-responsen (CV’erne) i forhold til det indtastede jobopslag. Implementér din matchnings- og vurderingslogik her.
• Definér outputstrukturen (f.eks. en JSON-liste over kandidater med vurderinger).

Byg hovedflowet:

• Opret hovedflowet.
• Tilføj Chat Input til jobopslaget.
• Tilføj Kør Flow-komponenten.
• Tilføj Chat Output til at vise resultaterne.

Konfigurér Kør Flow-komponenten:

• Klik på Kør Flow-komponenten i hovedflowet.
• Vælg i indstillingerne det “custom_trigger” sub-flow, du har oprettet.
• Kortlæg jobopslagsdataene fra Chat Input til det forventede input for sub-flowet.

Forbind outputs

Forbind output fra Kør Flow (Iterator)-komponenten (som indeholder resultaterne fra sub-flowet) til Chat Output-komponenten (eventuelt via et mellemliggende formateringstrin, hvis nødvendigt).

Hvorfor denne modulære tilgang er fremragende

• Sikkerhed: Den følsomme API-nøgle til den private CV-database er udelukkende indeholdt i sub-flowet, hvilket reducerer eksponering. Adgang til at redigere/se det specifikke sub-flow kan kontrolleres.
• Genanvendelighed: “CV-matchnings- & vurderingsværktøjet” kan kaldes af forskellige hovedflows, hvis nødvendigt (f.eks. et udløst af e-mail, et andet af chat).
• Vedligeholdelse: Opdateringer til det private API eller matchningslogikken kræver kun ændringer i det dedikerede sub-flow.
• Testbarhed: Sub-flowet kan testes uafhængigt, så du sikrer, at API-interaktionen og matchningslogikken fungerer korrekt, før det integreres.

Sikker, skalerbar AI-rekruttering

FlowHunt, kombineret med strategisk brug af Kør Flow-komponenten, giver dig mulighed for at bygge sofistikerede AI-rekrutteringsværktøjer, der interagerer sikkert med private datakilder. Ved at kapsle kompleks logik og følsomme API-kald ind i modulære sub-flows kan du skabe stærke, vedligeholdelsesvenlige og skalerbare løsninger til at automatisere krævende opgaver som CV-screening og matchning. Denne tilgang forvandler en kompleks udfordring til et håndterbart, automatiseret workflow.

Kom i gang med dit første flow

Flowhunt har et team af AI-flow-ingeniører klar til at hjælpe dig med AI-automatisering.

Prøv Flowhunt
Tal med en ekspert