Bygg en AI-basert CV-screeningassistent: Match kandidater sikkert med FlowHunt

En intelligent CV-screeningassistent

Målet vårt var å lage et automatisert system som kunne:

1. Ta imot en stillingsutlysning som input.
2. Koble seg sikkert til et privat API som har en database med kandidat-CV-er.
3. Identifisere CV-er som matcher kravene i stillingsutlysningen.
4. Analysere hver matchet CV, vurdere dens kompatibilitet og fremheve styrker og svakheter i forhold til rollen.
5. Presentere en rangert liste over de mest egnede kandidatene.

Sikkerhet og vurderingsmodell

Å bygge et slikt system innebærer flere utfordringer:

• Sikkerhet: Tilgang til en privat CV-database krever håndtering av sensitive API-nøkler og sikring av datavern.
• Avansert logikk: Å matche CV-er til stillingsutlysninger er ikke bare nøkkelordssøk; det krever nyansert forståelse og sammenligning, ofte best håndtert av AI, etterfulgt av strukturert vurdering.

Modulær design med ‘Run Flow’ for egendefinerte verktøy

For å takle kompleksitet og øke sikkerheten brukte vi FlowHunts Run Flow-komponent. Dette lar oss lage en dedikert, gjenbrukbar “underflyt” som fungerer som et sikkert, egendefinert verktøy for å håndtere CV-matchingoppgaven.

Her er oversikten:

1. “CV-matching & vurdering”-verktøyet (Underflyt):

• Formål: Denne spesialiserte flyten håndterer all interaksjon med den private CV-databasen og utfører selve matching/vurderingen.
• Input: Mottar stillingsutlysningen fra hovedflyten.
• Handlinger:
  • Inneholder en API Request-komponent som er sikkert konfigurert med privat API-URL, nødvendige headere og autentiseringsopplysninger (ved bruk av FlowHunts hemmelighetshåndtering for API-nøkkelen). Denne komponenten henter kandidat-CV-data.
  • Inkluderer logikk (potensielt via en annen AI-agent i denne underflyten, eller kodekomponent) for å:
    • Sammenligne kravene i stillingsutlysningen mot de innhentede CV-ene.
    • Identifisere relevante treff.
    • Vurdere hver matchet CV basert på kriterier som ferdighetsoverlapp, erfaringens relevans osv.
    • Avdekke styrker og svakheter for hvert treff.
• Output: Returnerer en strukturert liste over matchede kandidater, inkludert deres CV-data, kompatibilitetsvurdering og analyse.

Konseptuelt forenklet diagram av CV-matching-underflyten: Input (Stillingsutlysning) → API Request (Privat CV-DB m/ hemmelig nøkkel) → AI-logikk (Matching/vurdering) → Output (Rangert CV-liste).

2. Hovedorkestreringsflyten:

• Formål: Håndterer brukerinteraksjon og koordinerer hele prosessen.
• Input: En Chat Input-komponent (eller lignende) tar imot stillingsutlysningen fra brukeren.
• Handling: Bruker Run Flow-komponenten for å kjøre “CV-matching & vurdering”-underflyten, og sender stillingsutlysningen til denne.
• Output: Mottar den strukturerte listen over vurderte kandidater fra underflyten og presenterer den tydelig til brukeren via en Chat Output-komponent (eventuelt etter siste formatering eller oppsummering av en annen AI-agent i hovedflyten).

Konseptuelt forenklet diagram av hovedflyten: Chat Input (Stillingsutlysning) → Run Flow (Kaller CV-matching-underflyt) → Chat Output (Viser rangert liste).

Steg-for-steg konseptuell bygging

1. Bygg underflyten (“CV-matching & vurderingsverktøy”):

• Opprett en ny flyt.
• Legg til en API Request-komponent. Konfigurer URL, metode (f.eks. POST eller GET), og viktigst: sett opp autentisering ved å bruke FlowHunts legitimasjon/hemmelighetsfunksjon for å lagre din private API-nøkkel sikkert.
• Legg til AI Agents-komponent for å behandle API-responsen (CV-ene) mot innsendt stillingsutlysning. Implementer matching- og vurderingslogikken din her.
• Definer output-strukturen (f.eks. en JSON-liste med kandidater og vurdering).

Bygg hovedflyten:

• Opprett hovedflyten.
• Legg til Chat Input for stillingsutlysningen.
• Legg til Run Flow-komponenten.
• Legg til Chat Output for å vise resultater.

Konfigurer Run Flow-komponenten:

• Klikk på Run Flow-komponenten i hovedflyten.
• I innstillingene, velg “custom_trigger”-underflyten du har laget.
• Mapp dataene fra Chat Input til forventet input i underflyten.

Koble utganger

Koble utgangen fra Run Flow (Iterator)-komponenten (som inneholder resultatene fra underflyten) til Chat Output-komponenten (eventuelt via et mellomliggende formateringstrinn om nødvendig).

Hvorfor denne modulære tilnærmingen utmerker seg

• Sikkerhet: Den sensitive API-nøkkelen for den private CV-databasen er helt innebygget i underflyten, noe som reduserer eksponeringen. Tilgang til å redigere/se denne spesifikke underflyten kan kontrolleres.
• Gjenbrukbarhet: “CV-matching & vurderingsverktøyet” kan kalles av ulike hovedflyter ved behov (f.eks. én utløst av e-post, en annen av chat).
• Vedlikeholdbarhet: Oppdateringer til privat API eller matching-logikken krever kun endringer i den dedikerte underflyten.
• Testbarhet: Underflyten kan testes uavhengig, slik at du kan sikre at selve API-interaksjonen og matching-logikken fungerer før integrasjon.

Sikker, skalerbar AI-rekruttering

FlowHunt, kombinert med strategisk bruk av Run Flow-komponenten, gir deg muligheten til å bygge avanserte AI-rekrutteringsverktøy som kommuniserer sikkert med private datakilder. Ved å kapsle inn kompleks logikk og sensitive API-kall i modulære underflyter, kan du lage kraftige, vedlikeholdbare og skalerbare løsninger for å automatisere krevende oppgaver som CV-screening og matching. Denne tilnærmingen gjør en kompleks utfordring om til en håndterbar, automatisert arbeidsflyt.

Kom i gang med din første flyt

Flowhunt har et team av AI-flytingeniører klare til å hjelpe deg med AI-automatisering.

Prøv Flowhunt
Snakk med en ekspert