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| from utils import draw_radar_chart | |
| import json | |
| import gradio as gr | |
| from pydantic import BaseModel | |
| import openai | |
| import os | |
| openai.api_base = "https://api.wzunjh.top/v1" | |
| def ask_gpt(prompt): | |
| response = openai.ChatCompletion.create( | |
| model="gpt-3.5-turbo", # here we use `gpt-3.5-turbo` model, while Stanford-Alpaca uses `text-davinci-003` | |
| messages=[ | |
| {"role": "user", "content": prompt}, | |
| ] | |
| ) | |
| print(response) | |
| return response.choices[0].message.content.strip() | |
| def ask_gpt_with_history(history): | |
| response = openai.ChatCompletion.create( | |
| model="gpt-3.5-turbo", # here we use `gpt-3.5-turbo` model, while Stanford-Alpaca uses `text-davinci-003` | |
| messages=history | |
| ) | |
| print(response) | |
| return response.choices[0].message.content.strip() | |
| async def predict(input, history): | |
| """ | |
| Predict the response of the chatbot and complete a running list of chat history. | |
| """ | |
| history.append({"role": "user", "content": input}) | |
| response = ask_gpt_with_history(history) | |
| history.append({"role": "assistant", "content": response}) | |
| messages = [(history[i]["content"], history[i + 1]["content"]) for i in range(0, len(history) - 1, 2)] | |
| return messages, history | |
| class Message(BaseModel): | |
| role: str | |
| content: str | |
| def parse_file(file): | |
| print(file.name) | |
| with open(file.name, encoding="utf8") as in_file: | |
| txt = in_file.read() | |
| return txt, gr.update(visible=True), gr.update(visible=True), gr.update(visible=True) | |
| # 生成人才画像 | |
| def generate_talent_portrait(resume): | |
| prompt = f"你现在是HR招聘专家,下面是候选人的简历:\n\"\"\"\"{resume}\"\"\"\"\n请你分析候选人的教育背景、工作经验、技能等方面的特点，给出候选人的人才画像,并概括性的分析候选人的优点和不足。" | |
| return ask_gpt(prompt) | |
| # 人岗匹配度 | |
| def person_job_fit_gene(resume, jd): | |
| # prompt = f"你现在是HR招聘专家，某职位要求是：{{{jd}}}\n某候选人简历如下：{{{get_talent_outline(resume)}}}" + "。岗位与候选人之间的匹配度可以用0-1之间的数字表示，0表示完全不匹配，1表示完全匹配。请你评估应聘岗位与候选人的匹配度，并给出理由。" | |
| prompt = '''你现在是HR招聘专家，某职位要求是： | |
| {} | |
| 某候选人简历信息如下：{}。 | |
| 针对候选人的简历与职位要求进行匹配度评估，采取以下规则：1. 教育背景匹配度评估： | |
| - 完全匹配：候选人的教育背景与职位要求完全符合。 | |
| - 较为匹配：候选人的教育背景与职位要求有一定的相关性，但不完全符合。 | |
| - 较不匹配：候选人的教育背景与职位要求有一些不相关的情况。 | |
| - 完全不匹配：候选人的教育背景与职位要求完全不符合。 | |
| 2. 工作经验匹配度评估： | |
| - 完全匹配：候选人的工作经验与职位要求完全符合。 | |
| - 较为匹配：候选人的工作经验与职位要求具备相应的技能和经验，但可能缺少某些方面的经验。 | |
| - 较不匹配：候选人的工作经验与职位要求相差较大，缺乏相关的技能和经验。 | |
| - 完全不匹配：候选人的工作经验与职位要求完全不符合。 | |
| 3. 技能与能力匹配度评估： | |
| - 完全匹配：候选人具备职位要求的所有必备技能和能力。 | |
| - 较为匹配：候选人具备部分职位要求的技能和能力，但可能缺少某些方面的能力。 | |
| - 较不匹配：候选人缺乏职位要求的关键技能和能力。 | |
| - 完全不匹配：候选人的技能和能力与职位要求完全不符合。 | |
| 4. 其他因素综合考虑： | |
| - 完全匹配：候选人除了教育背景、工作经验和技能与能力外，还具备其他与职位要求相关的因素，如培训经历、认证证书等。 | |
| - 较为匹配：候选人除了教育背景、工作经验和技能与能力外，可能还具备一些与职位要求相关的因素。 | |
| - 较不匹配：候选人缺乏与职位要求相关的其他因素。 | |
| - 完全不匹配：候选人的其他因素与职位要求完全不符合。 | |
| 5. 整体的人岗匹配度： | |
| 综合考量候选人的教育背景、工作经验、技能与能力以及其他因素得到整体的岗位匹配度。 | |
| 根据以上规则，对简历与职位要求之间的匹配度进行评估，并划分为完全匹配、较为匹配、较不匹配和完全不匹配四个档次。 | |
| 评估结果请以json格式返回给我，下面是返回结果的示例： | |
| ｛ | |
| "教育背景匹配度":｛ | |
| "结果"："", | |
| "评估说明":"" | |
| ｝, | |
| "工作经验匹配度":｛ | |
| "结果"："", | |
| "评估说明":"" | |
| ｝, | |
| "技能与能力匹配度":｛ | |
| "结果"："", | |
| "评估说明":"" | |
| ｝, | |
| "其他因素匹配度":｛ | |
| "结果"："", | |
| "评估说明":"" | |
| ｝, | |
| "整体匹配度":｛ | |
| "结果"："", | |
| "评估说明":"" | |
| ｝ | |
| ｝ | |
| '''.format(jd, resume) | |
| data = json.loads(ask_gpt(prompt)) | |
| edu_matching = data['教育背景匹配度']['结果'] | |
| edu_description = data['教育背景匹配度']['评估说明'] | |
| work_exp_matching = data['工作经验匹配度']['结果'] | |
| work_exp_description = data['工作经验匹配度']['评估说明'] | |
| skill_matching = data['技能与能力匹配度']['结果'] | |
| skill_description = data['技能与能力匹配度']['评估说明'] | |
| other_matching = data['其他因素匹配度']['结果'] | |
| other_description = data['其他因素匹配度']['评估说明'] | |
| overall_matching = data['整体匹配度']['结果'] | |
| overall_description = data['整体匹配度']['评估说明'] | |
| return gr.update(value=edu_matching), gr.update(value=work_exp_matching, ), gr.update( | |
| value=skill_matching, ), gr.update(value=other_matching, ), gr.update( | |
| value=overall_matching, ), edu_description, work_exp_description, skill_description, other_description, overall_description | |
| # interview_questions | |
| def generate_interview_questions(work_experience): | |
| prompt = f"你现在是HR招聘专家，下面是候选人A的工作经历：{work_experience}\n我可以问哪些问题来判断该候选人的能力水平？" | |
| return ask_gpt(prompt) | |
| # interview_questions | |
| def generate_interview_questions_new(resume, jd): | |
| prompt = f"你现在是HR高级面试官，某职位要求是：{{{jd}}}\n下面是候选人A简历的：\n{resume}\n请你生成一些面试问题来判断该候选人的能力水平。注意，请把面试问题以python列表格式返回给我，不要返回任何额外内容。" | |
| print(prompt) | |
| res = ask_gpt(prompt) | |
| print(res) | |
| print(eval(res)) | |
| return gr.update(choices=eval(res), value=eval(res), interactive=True), gr.update(visible=True) | |
| def generate_jd(jobTitle, eduLevel, workYearArr): | |
| prompt = "你现在是HR招聘专家，你需要发布一个名称为\"" + jobTitle + "\"的职位，请你撰写一份该职位的JD，内容包括工作职责和任职要求。" | |
| if eduLevel != "": | |
| prompt += "该岗位的最低学历要求为" + eduLevel + "。" | |
| if workYearArr != "": | |
| prompt += "该岗位的工作年限要求为" + workYearArr + "。" | |
| prompt += "注意:非必要情况不要使用英文，内容不要包含薪酬福利等敏感信息。" | |
| return ask_gpt(prompt) | |
| def generate_test_resume(target_job, item_list): | |
| resume_gene_prompt = f"你现在是HR测试数据生成器，请帮我生成一份求职目标为{target_job}的候选人简历，需要包含以下关键信息：\n{item_list}。\n注意，结果请以markdown格式返回给我,并且不要返回额外信息。" | |
| print(resume_gene_prompt) | |
| return ask_gpt(resume_gene_prompt) | |
| def generate_interview_feedback(commu_skills, pro_skills, tech_skills, solve_skills, team_skills, pressure_resistance, | |
| if_ok): | |
| prompt = f""" | |
| 你现在是HR招聘专家,下面是某候选人的面试评估结果： | |
| *** | |
| 沟通能力:{commu_skills} | |
| 专业知识:{pro_skills} | |
| 技术能力:{tech_skills} | |
| 解决问题的能力:{solve_skills} | |
| 团队合作能力:{team_skills} | |
| 抗压能力:{pressure_resistance} | |
| 是否录用:{if_ok} | |
| *** | |
| 请你根据是否录用结果和其他各项能力的表现生成一份面试评价。 | |
| """ | |
| print(prompt) | |
| return ask_gpt(prompt) | |
| def gene_ability_score(resume, jd): | |
| prompt = f"""你现在是HR招聘专家. | |
| 某候选人简历如下： | |
| {{{resume}}} | |
| 请你从[教育背景、工作经验、技能特长、项目经历和成果、领导力和管理能力、自我学习和发展能力、沟通和协作能力、岗位匹配度]这八个维度对候选人进行打分，分数范围是0-100，并针对每个维度的分数给出相应的打分理由。 | |
| 教育背景： | |
| 评价规则：80-100表示教育背景优秀，毕业于985、211大学；70-80表示教育背景良好、毕业于普通重点大学；70分以下表示毕业于普通大学。 | |
| 工作经验： | |
| 评价规则：80-100表示候选人具有丰富的相关工作经验，曾承担重要职责并取得显著的成绩；60-79表示候选人有一定的工作经验，能够胜任职务，但成绩一般；60分以下表示候选人工作经验较少或表现普通。 | |
| 技能特长： | |
| 评价规则：80-100表示候选人在相关技能方面突出，掌握了多项技能，具备深厚的专业知识；60-79表示候选人具备一些相关技能，能够熟练运用；60分以下表示候选人技能较少或掌握程度一般。 | |
| 项目经历和成果： | |
| 评价规则：80-100表示候选人在项目中表现出色，取得了显著的项目成果，具备解决问题和团队合作能力；60-79表示候选人在项目中有一些成绩，能够参与并完成任务；60分以下表示候选人在项目中表现一般或成绩较少。 | |
| 领导力和管理能力： | |
| 评价规则：80-100表示候选人具备优秀的领导力和管理能力，曾成功承担过领导职责或项目管理职务；60-79表示候选人具备一定的领导力和管理能力，曾有一定的领导经验；60分以下表示候选人领导能力较弱或未有相关经验。 | |
| 自我学习和发展能力： | |
| 评价规则：80-100表示候选人具有积极主动地学习和扩充知识的意愿和能力，持续学习并不断提升自己；60-79表示候选人有一些学习和发展的意愿和能力，但不够积极主动；60分以下表示候选人学习和发展能力较弱或缺乏积极性。 | |
| 沟通和协作能力： | |
| 评价规则：80-100表示候选人具备良好的沟通和协作能力，能够与他人有效地进行交流和合作；60-79表示候选人具备一定的沟通和协作能力，能够与他人合作完成任务；60分以下表示候选人沟通和协作能力较弱或简历中描述有限。 | |
| 注意，结果参考下面的JSON字符串，以json格式返回给我,不要返回任何额外信息。 | |
| 返回结果参考： | |
| ｛ | |
| "教育背景": "81", | |
| "工作经验":"68", | |
| "技能特长":"69", | |
| "项目经历和成果":"85", | |
| "领导力和管理能力":"96", | |
| "自我学习和发展能力":"100", | |
| "沟通和协作能力":"56", | |
| "打分理由":"理性评估" | |
| ｝ | |
| """ | |
| print(prompt) | |
| return ask_gpt(prompt) | |
| def gene_talent_radar(resume, jd): | |
| res = gene_ability_score(resume, jd) | |
| json_res = json.loads(res) | |
| print(json_res) | |
| score_list = [] | |
| cat_list = [] | |
| for key, value in json_res.items(): | |
| if key != "打分理由": | |
| cat_list.append(key) | |
| score_list.append(int(value)) | |
| print(score_list) | |
| print(cat_list) | |
| return draw_radar_chart(score_list, cat_list), json_res["打分理由"] | |
| with gr.Blocks(title="HRMaster", theme="soft") as demo: | |
| gr.Markdown("# HRMaster") | |
| gr.Markdown("HRMaster usage demo.") | |
| with gr.Tab("岗位JD生成器"): | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(): | |
| jobTitle_input = gr.Textbox(label="岗位名称") | |
| eduLevel_input = gr.Textbox(label="最低学历要求") | |
| workYearArr_input = gr.Textbox(label="工作年限要求") | |
| with gr.Column(): | |
| jd_output_text = gr.Textbox(label="生成的岗位JD") | |
| jd_button = gr.Button(value="岗位JD生成") | |
| jd_button.click(generate_jd, [jobTitle_input, eduLevel_input, workYearArr_input], jd_output_text) | |
| with gr.Column(): | |
| gr.Examples([["java开发工程师", "本科", "三年以上"], ["算法工程师", "研究生", "一年以上"]], | |
| [jobTitle_input, eduLevel_input, workYearArr_input], [jd_output_text], fn=generate_jd,) | |
| with gr.Tab("简历筛选辅助"): | |
| with gr.Row(): | |
| resume_file = gr.File(label="请上传简历（目前仅支持上传txt格式简历）", file_types=["text"]) | |
| text_output = gr.Textbox(label="简历信息") | |
| talent_row = gr.Row(visible=False) | |
| with talent_row: | |
| resume_text = gr.Textbox(label="人才画像") | |
| hua_button = gr.Button(value="生成人才画像", ) | |
| hua_button.click(generate_talent_portrait, text_output, resume_text) | |
| jd_row = gr.Row(visible=False) | |
| with jd_row: | |
| with gr.Column(): | |
| jd = gr.Textbox(label="岗位JD", lines=20) | |
| test_jd = ''' | |
| 职位名称：Java开发工程师 | |
| 工作职责： | |
| 1. 根据业务需求，参与需求分析、系统设计和架构设计。 | |
| 2. 开发和维护基于Java技术的Web应用程序、服务端组件和工具。 | |
| 3. 编写高质量的可维护、可扩展的代码，并进行单元测试和代码审查。 | |
| 4. 对现有系统进行优化和性能调优，确保系统的高可用性和稳定性。 | |
| 5. 与产品经理、设计师和测试人员紧密合作，确保产品质量和用户体验。 | |
| 6. 持续学习和研究新的技术和开发工具，提出并实施技术创新和改进。 | |
| 任职要求： | |
| 1. 精通Java编程语言，熟悉Java相关的开发框架和工具，如Spring、Hibernate等。 | |
| 2. 具备扎实的计算机基础知识，熟悉面向对象设计和设计模式。 | |
| 3. 具备良好的数据结构和算法基础，对系统性能优化有一定的经验。 | |
| 4. 熟悉Web开发相关的技术，如HTML、CSS、JavaScript等。 | |
| 5. 具备良好的沟通能力和团队协作能力，能够与团队成员和其他相关岗位进行有效的沟通和合作。 | |
| 6. 具备良好的问题解决能力和学习能力，能够快速地理解和解决技术问题。 | |
| 7. 具备良好的代码风格和规范意识，注重代码质量和可维护性。 | |
| ''' | |
| gr.Examples([test_jd], [jd]) | |
| with gr.Column(): | |
| # person_job_fit = gr.Textbox(label="人岗匹配度") | |
| edu_matching = gr.CheckboxGroup(["完全匹配", "较为匹配", "较不匹配", "完全不匹配"], label="教育背景匹配度", info="") | |
| edu_description = gr.Textbox(label="评估说明",) | |
| work_exp_matching = gr.CheckboxGroup(["完全匹配", "较为匹配", "较不匹配", "完全不匹配"], label="工作经验匹配度", info="") | |
| work_exp_description = gr.Textbox(label="评估说明") | |
| skill_matching = gr.CheckboxGroup(["完全匹配", "较为匹配", "较不匹配", "完全不匹配"], label="技能与能力匹配度", info="") | |
| skill_description = gr.Textbox(label="评估说明") | |
| other_matching = gr.CheckboxGroup(["完全匹配", "较为匹配", "较不匹配", "完全不匹配"], label="其他因素匹配度", info="") | |
| other_description = gr.Textbox(label="评估说明") | |
| overall_matching = gr.CheckboxGroup(["完全匹配", "较为匹配", "较不匹配", "完全不匹配"], label="整体匹配度", info="") | |
| overall_description = gr.Textbox(label="评估说明") | |
| fit_button = gr.Button(value="计算人岗匹配度", ) | |
| fit_button.click(person_job_fit_gene, [text_output, jd], | |
| [edu_matching, work_exp_matching, skill_matching, other_matching, overall_matching, | |
| edu_description, work_exp_description, skill_description, other_description, | |
| overall_description]) | |
| radar_row = gr.Row(visible=False) | |
| with radar_row: | |
| radar_outputs = gr.Plot(label="能力雷达图") | |
| radar_reasons = gr.Textbox(label="打分理由") | |
| radar_button = gr.Button(value="生成能力雷达图") | |
| radar_button.click(gene_talent_radar, [text_output, jd], [radar_outputs, radar_reasons]) | |
| gr.Examples([os.path.join(os.path.dirname(__file__), "test_resume.txt")], resume_file, | |
| [text_output, talent_row, jd_row, radar_row], fn=parse_file, cache_examples=True) | |
| resume_file.change(parse_file, resume_file, [text_output, talent_row, jd_row, radar_row]) | |
| with gr.Tab("面试过程辅助"): | |
| interview_row = gr.Row(visible=True) | |
| with interview_row: | |
| interview_questions_text = gr.Checkboxgroup(label="面试问题", show_copy_button=True) | |
| interview_questions_generator_button = gr.Button(value="面试问题生成") | |
| interview_questions_generator_button.click(generate_interview_questions_new, [text_output, jd], | |
| [interview_questions_text]) | |
| with gr.Tab("测试数据生成"): | |
| with gr.Row(): | |
| targrt_job = gr.Textbox(label="求职目标") | |
| resume_item_list = gr.Dropdown( | |
| ["个人信息", "教育背景", "工作经历", "实习经历", "技能专长", "项目经验", "获奖与荣誉", "自我评价"], | |
| value=["个人信息", "教育背景", "工作经历", "技能专长", "项目经验", "自我评价"], multiselect=True, label="简历维度", | |
| info="测试简历维度信息" | |
| ) | |
| test_resume_text = gr.Textbox(label="生成的测试简历信息", show_copy_button=True) | |
| resume_gene_button = gr.Button("测试数据生成") | |
| resume_gene_button.click(generate_test_resume, [targrt_job, resume_item_list], test_resume_text) | |
| test_targrt_job = "java开发工程师" | |
| test_resume_item_list = ["个人信息", "教育背景", "工作经历", "实习经历", "技能专长", "项目经验", "获奖与荣誉", "自我评价"] | |
| gr.Examples([[test_targrt_job, test_resume_item_list]], targrt_job, resume_item_list, | |
| fn=generate_test_resume, | |
| ) | |
| with gr.Tab("面试评价生成器"): | |
| with gr.Row(): | |
| with gr.Column(): | |
| commu_skills = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="沟通能力", | |
| info="评估候选人的口头表达能力、听取并理解问题的能力、回答问题的清晰度和逻辑性等。") | |
| pro_skills = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="专业知识", info="评估候选人在岗位所需的专业知识的掌握程度。") | |
| tech_skills = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="技术能力", info="评估候选人在岗位所需的专业技能方面的掌握程度。") | |
| solve_skills = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="解决问题的能力", | |
| info="评估候选人在面对问题时的分析能力、创新思维、解决问题的方法和结果。") | |
| team_skills = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="团队合作能力", | |
| info="评估候选人在与他人合作、协调和沟通方面的能力，包括与面试官的互动、参与小组讨论等。") | |
| pressure_resistance = gr.Radio(["强", "中", "弱"], label="抗压能力", | |
| info="评估候选人在应对压力、处理复杂情境以及适应变化上的能力。") | |
| if_ok = gr.Radio(["是", "否"], label="是否录用", info="最终结果") | |
| with gr.Column(): | |
| interview_feedback_text = gr.Textbox(label="面试评价", show_copy_button=True) | |
| result_button = gr.Button(value="面试评价生成") | |
| result_button.click(generate_interview_feedback, | |
| inputs=[commu_skills, pro_skills, tech_skills, solve_skills, team_skills, | |
| pressure_resistance, if_ok], | |
| outputs=interview_feedback_text) | |
| gr.Examples([["强", "中", "弱", "强", "中", "弱", "是"], ["弱", "中", "弱", "强", "中", "弱", "否"]], | |
| [commu_skills, pro_skills, tech_skills, solve_skills, team_skills, | |
| pressure_resistance, if_ok], interview_feedback_text, | |
| fn=generate_interview_feedback, | |
| ) | |
| with gr.Tab("HRChat"): | |
| with gr.Column(): | |
| chatbot = gr.Chatbot(label="HRChat") | |
| state = gr.State([]) | |
| clear = gr.Button("Clear") | |
| txt = gr.Textbox(show_label=False, placeholder="Enter text and press enter").style(container=False) | |
| txt.submit(predict, [txt, state], [chatbot, state]) | |
| clear.click(lambda: None, None, chatbot, queue=False) | |
| if __name__ == "__main__": | |
| demo.launch(debug=True) | |