improve person job fit

app.py

@@ -59,8 +59,79 @@ def generate_talent_portrait(resume):
 
 # 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：{{{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。"
-    return ask_gpt(prompt)
+    # 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
@@ -197,9 +268,22 @@ with gr.Blocks(title="HRMaster", theme="soft") as demo:
         jd_row = gr.Row(visible=False)
         with jd_row:
             jd = gr.Textbox(label="岗位JD")
-            person_job_fit = gr.Textbox(label="人岗匹配度")
-            fit_button = gr.Button(value="计算人岗匹配度", )
-            fit_button.click(person_job_fit_gene, [text_output, jd], person_job_fit)
+            # 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])
             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。
@@ -218,7 +302,7 @@ with gr.Blocks(title="HRMaster", theme="soft") as demo:
             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], [person_job_fit], fn=person_job_fit_gene, )
+            gr.Examples([test_jd], [jd])
             radar_row = gr.Row(visible=False)
             with radar_row:
                 radar_outputs = gr.Plot(label="能力雷达图")