Bygg en AI-baserad CV-granskningsassistent: Matcha kandidater säkert med FlowHunt

En intelligent CV-granskningsassistent

Vårt mål var att skapa ett automatiserat system som kunde:

1. Ta emot en jobbannonsbeskrivning som indata.
2. Säkert ansluta till ett privat API med en databas av kandidat-CV:n.
3. Identifiera CV:n som matchar kraven i jobbannonsen.
4. Analysera varje matchat CV, betygsätta dess kompatibilitet samt lyfta fram styrkor och svagheter i förhållande till rollen.
5. Presentera en rankad lista över de mest lämpade kandidaterna.

Säkerhet och betygsmodell

Att bygga ett sådant system innebär flera utmaningar:

• Säkerhet: Att komma åt en privat CV-databas kräver hantering av känsliga API-nycklar och säkerställande av dataintegritet.
• Avancerad logik: Att matcha CV:n mot jobbannonser handlar inte bara om att söka på nyckelord; det kräver nyanserad förståelse och jämförelse, ofta bäst hanterat av AI, följt av strukturerad betygsättning.

Modulär design med ‘Kör Flöde’ för anpassade verktyg

För att hantera komplexiteten och öka säkerheten använde vi FlowHunts Kör Flöde-komponent. Detta gör att vi kan skapa ett dedikerat, återanvändbart “sub-flöde” som fungerar som ett säkert specialverktyg för CV-matchningen.

Så här är uppdelningen:

1. Verktyget “CV Matchning & Betygsättning” (sub-flöde):

• Syfte: Detta specialflöde hanterar alla interaktioner med den privata CV-databasen och utför själva matchningen och betygsättningen.
• Indata: Tar emot jobbannonsens detaljer från huvudflödet.
• Åtgärder:
  • Innehåller en API-förfrågan-komponent som är säkert konfigurerad med privat API-URL, nödvändiga headers och autentiseringsuppgifter (med FlowHunts hantering av hemligheter för API-nyckeln). Denna komponent hämtar kandidat-CV-data.
  • Inkluderar logik (potentiellt med ytterligare en AI-agent inom detta sub-flöde, eller kodkomponent) för att:
    • Jämföra kraven i jobbannonsen mot de hämtade CV:na.
    • Identifiera relevanta matcher.
    • Betygsätta varje matchat CV utifrån kriterier som kompetensöverensstämmelse, relevant erfarenhet osv.
    • Avgöra styrkor och svagheter för varje match.
• Utdata: Returnerar en strukturerad lista över matchade kandidater inklusive deras CV-data, kompatibilitetsbetyg och analys.

Konceptuell förenklad översikt av sub-flödet: Indata (Jobbannons) → API-förfrågan (Privat CV DB m/ hemlig nyckel) → AI-logik (Matchning/Betygsättning) → Utdata (Rankad CV-lista).

2. Huvudflödet (orkestrering):

• Syfte: Hanterar användarinteraktion och koordinerar hela processen.
• Indata: En Chattinmatnings-komponent (eller liknande) tar emot jobbannonsbeskrivningen från användaren.
• Åtgärd: Använder Kör Flöde-komponenten för att köra sub-flödet “CV Matchning & Betygsättning” och skickar med jobbannonsens detaljer.
• Utdata: Tar emot en strukturerad lista över betygsatta kandidater från sub-flödet och presenterar detta tydligt för användaren via en Chattutmatnings-komponent (eventuellt efter slutlig formatering eller summering av ytterligare en AI-agent i huvudflödet).

Konceptuell förenklad översikt av huvudflödet: Chattinmatning (Jobbannons) → Kör Flöde (anropar CV-matchnings-subflöde) → Chattutmatning (visar rankad lista).

Steg-för-steg: Konceptuell byggprocess

1. Bygg sub-flödet (“CV Matchning & Betygsättning”):

• Skapa ett nytt flöde.
• Lägg till en API-förfrågan-komponent. Konfigurera dess URL, metod (t.ex. POST eller GET) och framförallt, ställ in autentisering med FlowHunts hantering av referenser/hemligheter för att lagra din privata API-nyckel säkert.
• Lägg till AI-agenter-komponent för att bearbeta API-svaret (CV:na) mot indata från jobbannonsen. Implementera din matchnings- och betygslogik här.
• Definiera utdata-strukturen (t.ex. en JSON-lista med kandidater och betyg).

Bygg huvudflödet:

• Skapa huvudflödet.
• Lägg till Chattinmatning för jobbannonsen.
• Lägg till Kör Flöde-komponenten.
• Lägg till Chattutmatning för att visa resultaten.

Konfigurera Kör Flöde-komponenten:

• Klicka på Kör Flöde-komponenten i huvudflödet.
• Välj i inställningarna det “custom_trigger”-subflöde du skapat.
• Mappa jobbannons-data från Chattinmatningen till den förväntade indatan för sub-flödet.

Koppla utdata

Koppla utdata från Kör Flöde (Iterator)-komponenten (med resultat från sub-flödet) till Chattutmatning-komponenten (eventuellt via ett formateringssteg om det behövs).

Varför denna modulära metod är överlägsen

• Säkerhet: Den känsliga API-nyckeln till den privata CV-databasen finns helt inom sub-flödet, vilket minskar exponeringen. Åtkomst att redigera/se detta specifika sub-flöde kan kontrolleras.
• Återanvändbarhet: “CV Matchning & Betygsättning”-verktyget kan anropas av olika huvudflöden vid behov (t.ex. ett som triggas av e-post, ett annat av chatt).
• Underhåll: Uppdateringar av det privata API:et eller matchningslogiken kräver bara ändringar i det dedikerade sub-flödet.
• Testbarhet: Sub-flödet kan testas separat, så att API-interaktionen och matchningslogiken fungerar korrekt innan integrering.

Säker, skalbar AI-rekrytering

FlowHunt, i kombination med strategisk användning av Kör Flöde-komponenten, ger dig möjligheten att bygga avancerade AI-rekryteringsverktyg som säkert interagerar med privata datakällor. Genom att kapsla in komplex logik och känsliga API-anrop i modulära sub-flöden kan du skapa kraftfulla, lättskötta och skalbara lösningar för att automatisera krävande uppgifter som CV-granskning och matchning. Denna metod gör en komplex utmaning till ett hanterbart, automatiserat arbetsflöde.

Kom igång med ditt första flöde

Flowhunt har ett team av AI-flödesingenjörer redo att hjälpa dig med AI-automation.

Prova Flowhunt
Prata med en Expert