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53.Avalonia应用在基于Linux的国产操作deepin上运行
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55.大语言模型的应用探索—AI Agent初探！
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64.SemanticKernel/C#：实现接口，接入本地嵌入模型
65.EF Core连接PostgreSQL数据库
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71.Semantic Kernel/C#：接入智谱AI的两种方式
72.AvaloniaChat-v0.0.2：兼容智谱AI 快速使用指南
73.使用SiliconCloud快速体验SimpleRAG（手把手教程）
74.使用Ollama本地离线体验SimpleRAG（手把手教程）
75.Semantic Kernel/C#：一种通用的Function Calling方法，文末附经测试可用的大模型
76.在SimpleRAG中使用SiliconCloud快速测试Function Calling
77.SimpleTranslationAIAgent：基于C#与LLM的翻译AI Agent
78.SimpleTranslationAIAgent借助SiliconCloud API 构建自己的专属翻译助手
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84.Microsoft.Extensions.AI 初探
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86.VLM-OCR-Demo：一个使用VLM用于OCR任务的示例
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88.C#调用Python代码的方式（二），以PaddleOCR-GUI为例
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90.C#调用C++代码，以OpenCV为例
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95.在Avalonia/C#中使用依赖注入过程记录
96.使用C#构建一个同时问多个LLM并总结的小工具
97.手把手教你使用C#创建一个WebSearchAgent
98.使用PocketFlowSharp创建一个Human_Evaluation示例
99.C#学习：基于LLM的简历评估程序
100.
C#学习：构建一个更真实的基于LLM的简历评估系统
前言
昨天的Demo以txt文件为例进行说明，并且评估标准写死了，跟真实的简历评估系统差别太大了。今天分享的是经过改进后更加真实的基于LLM的简历评估系统。
使用AI生成了5份不同的简历，如下所示：
程序员A：
程序员B：
程序员C：
程序员D：
程序员E：
输入要求：
shared["requirements"] = """
- 具备前端开发能力
- 使用过Vue
""";
效果：
更改要求：
shared["requirements"] = """
- 具备后端开发能力
- 熟悉go语言
""";
全部代码已上传至GitHub，地址：https://github.com/Ming-jiayou/PocketFlowSharp/tree/main/PocketFlowSharpSamples.Console/Real_Resume_Qualification_Demo
C#读取PDF内容
本次更改主要涉及到C#读取PDF内容。
使用的是pdfpig，项目地址：https://github.com/UglyToad/PdfPig
项目简介：使用 C# 读取和提取 PDF 中的文本和其他内容（PDFBox 的移植）
修改Utils类，增加读取PDF内容功能：
public static string ExtractTextFromPdf(string pdfPath)
{
StringBuilder text = new StringBuilder();
using (PdfDocument document = PdfDocument.Open(pdfPath))
{
foreach (Page page in document.GetPages())
{
text.AppendLine(page.Text);
}
}
return text.ToString();
}
效果如下所示：
灵活更改简历要求
可以将要求存入共享内存，然后通过$插值字符串，插入到提示词中即可：
string prompt = $@"
评估以下简历并确定候选人是否符合职位的要求。
资格标准：
{requirements}
简历内容：
{content}
请以YAML格式返回您的评估：
```yaml
candidate_name: [候选人姓名]
qualifies: [true/false]
reasons:
- [资格认定/不认定的第一个原因]
- [第二个原因（如果适用）]
```
";
运行时就会变成这样：
与LLM交互
public static string ModelName { get; set; }
public static string EndPoint { get; set; }
public static string ApiKey { get; set; }
public static string CallLLM(string prompt)
{
ApiKeyCredential apiKeyCredential = new ApiKeyCredential(ApiKey);
OpenAIClientOptions openAIClientOptions = new OpenAIClientOptions();
openAIClientOptions.Endpoint = new Uri(EndPoint);
ChatClient client = new(model: ModelName, apiKeyCredential, openAIClientOptions);
ChatCompletion completion = client.CompleteChat(prompt);
return completion.Content[0].Text;
}
以上就是通过这个Demo可以学习到的一些内容。
原创作者: mingupupu 转载于: https://www.cnblogs.com/mingupupu/p/18902739
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