Automatisez l'extraction des données de CV avec l'IA | Workflow Make

Come automatizzare l’estrazione dei dati dal CV con l’IA

Se sei stanco di estrarre manualmente i dati dai curriculum e desideri automatizzare il processo, hai trovato il posto giusto! In questo articolo, ti guideremo passo dopo passo su come estrarre i dati dai curriculum con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.

Ti presento un workflow che estrae automaticamente i dati dai curriculum salvati come file PDF. Questo processo risparmia tempo e si rivela cruciale in settori come:

• HR
• Hiring Manager
• Recruiter

Un tale flusso di lavoro ti aiuta a risparmiare tempo e a ridurre compiti manuali come:

• Estrazione dati da un curriculum.
• Confronto tra un curriculum e le descrizioni di lavoro.
• Condivisione delle informazioni del candidato in un messaggio.

Liberati dall'onere di estrarre manualmente i dati e scopri come automatizzare il processo con la nostra guida.

Passo 1: Prerequisiti

Prima di iniziare, assicurati di avere i seguenti prerequisiti:

• Un account su Make
• Una connessione a Google Drive
• Un abbonamento a OpenAI con accesso al modello GPT-4
• Una connessione Gmail

Passo 2: Configurazione del Workflow

Utilizzeremo Make per orchestrare il nostro workflow, che comprende 1 Trigger, 9 azioni e 1 Controllo di flusso. Inizia impostando il seguente workflow:

‍

1. Google Drive- Watch New Files

Utilizza un trigger per monitorare l'aggiunta di nuovi file nella cartella di Google Drive contenente i curriculum. Ricorda che questo modulo viene attivato solo se il file è nuovo, quindi, ad esempio, se viene utilizzato a scopo di test, è una buona pratica spostare il file fuori dalla cartella e quindi nuovamente all'interno!

2. Google Drive- Download Files

La prima azione consiste nel scaricare il file del CV per renderlo accessibile per i passaggi successivi.

3. PDF.co- Convert to Text

Utilizza l'azione PDF.co per convertire i file PDF in testo per un'analisi più approfondita.

Per semplicità, impostiamo la Modalità di Esecuzione su asincrona e il tipo di esportazione su JSON.

4.1 OPEN AI- Create a Completion_CV Analysis

Seleziona un modello OpenAI per analizzare il contenuto dei curriculum estrarre le informazioni rilevanti.

Questa è anche la fase in cui entra in gioco l'arte dell'ingegneria del prompt. In questo scenario abbiamo 2 ruoli:

• Sistema: Contesto e Background Generale
• Utente: Indicazioni e Linee Guida Specifiche

e 2 corrispondenti contenuti del messaggio:

• Sistema: Agisci come ruolo “X”
• Utente: Analizza “A”, fornisce “B” con il formato “C”

Questo ti permetterà di ottimizzare gli appunti in base alle tue preferenze e specifiche.

Curioso di esplorare ulteriormente le differenze tra i ruoli? Sentiti libero di consultare la documentazione dell'API Chat Completions.

Come mostrato nei precedenti screenshot, abbiamo:

• Ruolo del Sistema → agisce come assistente nel processo di assunzione
• Ruolo Utente → imposta le gerarchie e la struttura nidificata del JSON (più sei specifico e preciso in questa fase, più è facile per OpenAI analizzare il tuo CV e ottenere le informazioni desiderate)

4.2 IGNORE

Si tratta di una soluzione temporanea per gestire gli errori in Make.

OpenAI di solito incappa in molti errori di runtime che non possiamo controllare come servizio di terze parti e se non hai un gestore degli errori, il tuo scenario si interrompe.

Questo è fondamentale per saltare i passaggi seguenti quando l'azione precedente di completamento della chat di OpenAI genera un errore. Tuttavia, se ciò non accade, puoi procedere senza problemi con i passaggi successivi.

5. Google Drive- Move a File/Folder

Organizza i curriculum analizzati spostandoli in una cartella separata su Google Drive.

6. JSON

Crea una struttura dati JSON e utilizza le informazioni raccolte nel passaggio precedente:

4.1 OPEN AI- Create a Completion_CV Analysis

7. Google Sheet- Add a Row

Crea un foglio Google e aggiungi una riga per ogni CV analizzato.

Crea una colonna per ciascun campo che hai analizzato:

• Nome
• Commento
• Ultimo titolo di studio conseguito
• Scuola
• Anni di esperienza
• ...

Questo dipende dai campi specificati quando si utilizzano le azioni di OpenAI con un prompt personalizzato come descritto nella sezione 4. Create a Completion - CV Analysis

Nella tua struttura dati, hai una sezione dedicata alla cronologia lavorativa, che contiene informazioni come il titolo del lavoro, l'azienda e la durata. Ecco un esempio:

jsxCopy code
"Cronologia Lavorativa": [
{
"Titolo": "Scienziato dei dati",
"Azienda": "ABC Corporation",
"Durata": "2018 - Presente"
},
{
"Titolo": "Analista dati junior",
"Azienda": "XYZ Ltd.",
"Durata": "2016 - 2018"
}
]

‍Per ottenere il ruolo e l'azienda da ciascun record della cronologia lavorativa, puoi utilizzare una combinazione delle funzioni integrate flatten e map. Questo ti permetterà di estrarre facilmente le informazioni desiderate dalla tua struttura dati:

8. OPEN AI- Create a Completion_Email Draft

Fai redigere a un modello OpenAI una bozza di email con un riassunto del candidato e il curriculum allegato. Sono coinvolti due ruoli:

• Sistema → Fai da business manager introducendo un consulente per una proposta di progetto
• Utilisateur → Précisez les informations nécessaires à la rédaction de la proposition. Dans ce cas, les données du CV sont analysées et enregistrées dans une feuille Google avec des champs personnalisés

9. MARKDOWN- Générer Markdown

Utilisez le contenu du passage 7. Création d'une version finale - Brouillon par e-mail pour créer un format Markdown optimisé pour l'affichage des informations.

10. GMAIL- Créer un brouillon de courrier

Créez un brouillon d'e-mail en utilisant le résumé du candidat et son CV en pièce jointe.

Étape 3 : Résultat final

Et voilà

Voici à quoi ressemble votre brouillon d'e-mail 👇🏽

Félicitations ! 🚀

Vous pouvez désormais gagner un temps précieux et prendre des décisions d'embauche plus éclairées. N'oubliez pas de consulter le contenu avant d'envoyer des e-mails aux candidats. 👀

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Bonne automatisation !

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