Кому нужен этот промт и как он работает?
Этот промт создан для тех, кто работает с резюме и хочет быстро получить структурированную информацию из большого объёма текста. Он помогает рекрутёрам, HR-специалистам, аналитикам и разработчикам, которые нуждаются в автоматическом выделении важных деталей из резюме, таких как имя кандидата, опыт работы, навыки и образование. Это значительно экономит время при обработке и сортировке резюме, облегчает создание баз данных и ускоряет принятие решений.
Принцип работы промта прост: вы передаёте в нейросеть текст резюме, а она анализирует его, выделяет ключевые моменты и оформляет результат в формате JSON. В ответе учитываются именованные сущности (NER), то есть распознаются имена, компании, даты и прочие важные данные. Параллельно оценивается релевантность каждого элемента — насколько он важен для оценки кандидата.
Готовый к использованию промт
|
1 |
Ты занимаешься анализом резюме для извлечения ключевой информации. Я буду предоставлять резюме, а твоя задача — проанализировать его и представить самые важные данные в формате JSON. Включай ключевую информацию, распознавание именованных сущностей (NER) и оценки релевантности или важности. |
Как использовать промт и на что обратить внимание
Для эффективного использования промта придерживайтесь простых правил:
- Передавайте нейросети полные тексты резюме, чтобы получить как можно более полный анализ.
- Если резюме очень длинное, разбивайте его на части, чтобы избежать пропуска данных.
- Обращайте внимание на формат ответа — он всегда должен быть в JSON, это облегчит дальнейшую автоматическую обработку.
- Рассматривайте оценки релевантности как ориентировочные — в сложных случаях может понадобиться дополнительная проверка.
Возможны случаи, когда нейросеть ошибочно интерпретирует данные, например, в нестандартных форматах резюме или слишком кратких описаниях. В таких ситуациях стоит проверить результат вручную.
Примеры использования
Первый пример показывает, как быстро выделить основные данные из классического резюме для ускорения подбора кандидатов.
|
1 |
Ты занимаешься анализом резюме для извлечения ключевой информации. Я предоставляю резюме старшего разработчика на Python. Проанализируй документ и представь ключевые сведения в формате JSON с именованными сущностями и оценкой важности. |
Во втором примере описывается случай автоматической обработки большого количества резюме с разным форматированием для создания базы данных HR-системы.
|
1 |
Ты выполняешь анализ резюме для извлечения важной информации. Я буду передавать тебе тексты с разными стилями резюме от претендентов на позицию менеджера проекта. Проанализируй каждый и выдай ключевые данные в JSON с распознаванием именованных сущностей и оценкой их релевантности. |
Пример вывода нейросети
Ниже представлен пример, как может выглядеть результат анализа одной анкеты кандидата. Данные структурированы для удобного парсинга и оценки.
✅ Пример: { «Name»: «Иван Иванов», «Contact»: { «Email»: «ivan.ivanov@example.com», «Phone»: «+7 912 345 67 89» }, «Experience»: [ { «Position»: «Senior Python Developer», «Company»: «TechSolutions», «Dates»: «2018-2023», «RelevanceScore»: 9.5 }, { «Position»: «Junior Developer», «Company»: «SoftStart», «Dates»: «2015-2018», «RelevanceScore»: 7.0 } ], «Skills»: [ «Python», «Django», «REST APIs», «Docker» ], «Education»: { «Institution»: «МГУ», «Degree»: «Магистр информатики», «Year»: 2015 }, «OverallRelevance»: 9.2 }
Обратите внимание: результат приблизительный и может отличаться в зависимости от конкретного резюме и модели нейросети.
Итог: зачем использовать этот промт?
Использование этого промта позволяет автоматизировать рутинный процесс анализа резюме, экономит время и снижает риск упустить важную информацию. Он превращает неструктурированный текст в удобный формат для дальнейшего анализа или интеграции в базы данных.
Главное преимущество: Быстрое и точное извлечение ключевых данных из резюме в удобном формате для последующей обработки.
