一种基于AI大语言模型的招聘系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于AI大语言模型的招聘系统及方法，将复杂功能拆分成多个单一功能的组合，使AI大语言模型的功能逻辑更清晰，提高了大语言模型的准确度；AI大语言模型采用需求中断判断和需求执行并行操作，降低了反馈时延。本发明专利技术适用于互联网招聘，分别在求职端和招聘端应用了AI大语言模型的文本理解、逻辑推理和文本生成技术与用户进行交互，实现求职和招聘的功能。求职端功能包括了劳动法规咨询、简历生成、岗位搜索、简历投递和自动应答。招聘端功能包括了劳动法规咨询、岗位生成、简历筛选、简历摘要和智能客服。本发明专利技术减少了求职和招聘环节中大量的人工工作，缩短了招聘周期，降低了互联网求职操作门槛。降低了互联网求职操作门槛。降低了互联网求职操作门槛。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI大语言模型的招聘系统及方法


[0001]本专利技术属于互联网招聘
，具体涉及一种基于AI大语言模型的招聘系统及方法。

技术介绍

[0002]传统互联网招聘的方法是：招聘者在招聘平台上发布招聘岗位，求职者根据平台上的招聘信息投递简历，招聘者再根据投递过来的简历进行筛选，筛选出候选人后再进行多轮面试，最后完成招聘。在这个招聘流程中，招聘者需要做很多重复性工作，如一些热门岗位一天收到的简历就有上百份，让招聘者阅读几百份简历来筛选合适的人选，即费时又费力，同时在这样大的工作量下，也容易出现遗漏优秀人才的情况。
[0003]在传统互联网招聘流程中，求职者找工作要先完成一份简历，再在招聘平台上搜索意向岗位进行投递，然后等待面试机会。这一过程对于受过高等教育的人求职者来说相对容易，但对于部分蓝领求职者相对困难，他们往往无法较好的撰写自己的简历，无法进行岗位搜索，投递等一系列招聘平台的操作，这部分求职者便被传统互联网招聘平台排除在用户群体之外了。
[0004]传统的互联网招聘方法，在进入面试流程前，大部分招聘平台都是不提供求职本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI大语言模型的招聘系统，应用于服务器，其特征在于：所述服务器包括AI大语言模型，从求职端/招聘端获取的文本信息中提取一组单一求职/招聘功能对应的单一需求，用于构建任务并执行，同时根据实时的求职端/招聘端的文本信息，判断当前任务是否中断，若当前任务执行完成前被新任务中断，则终止当前任务，并将新任务作为当前任务执行，否则，继续执行当前任务，输出需求对应的求职/招聘功能实现，并反馈求职端/招聘端。2.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的招聘系统，其特征在于：将劳动法规基于条例和单块文本量进行切割分块，对每块文本信息向量化；获取求职端/招聘端对劳动法规咨询的文本信息和场景信息，对文本信息向量化后与劳动法规的向量进行相似度比较，得到咨询的文本信息对应的劳动法规文本信息，所述AI大语言模型基于劳动法规文本信息与场景信息，生成求职端/招聘端咨询的解答信息。3.根据权利要求1所述的一种基于AI大语言模型的招聘系统，其特征在于：根据求职端的岗位需求，执行岗位检索任务，并基于岗位分对检索出的岗位进行排序，岗位分公式如下：score= co_s
×
co_w+sal_s
×
sal_w+tm_s
×
tm_w + rx_s
×
rx_w其中，co_s表示岗位所属的单位分、sal_s表示薪酬分、tm_s表示时效分、rx_s表示简历投递分，co_w、sal_w、tm_w和rx_w分别为单位分、薪酬分、时效分、简历投递分的权重；所述单位分，基于单位属性进行计分；所述薪酬分，根据岗位在同类岗位中所处薪酬水平计分；所述时效分，根据岗位发布的时间计分；所述简历投递分，根据岗位需求简历的满足度计分，满足度=当前岗位简历被投递数量/岗位招聘人数。4.根据权利要求3所述的一种基于AI大语言模型的招聘系统，其特征在于：对岗位分引入随机性，使用于排序的最终得分score_n服从正态分布：，其中，原得分score作为正态分布的均值，σ表示标准差，用于控制随机性。5.根据权利要求4所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲍威，周康康，黄松立，
申请(专利权)人：先看看闪聘江苏数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：