IntelligentHR 项目概览

IntelligentHR_Intro

项目简介

NOTE

IntelligentHR 是一个源于实际工作经验和技术探索的个人项目。这个项目是在工作之余,结合行业经验和对大语言模型应用的学习,开发的一套实验性工具集。旨在探索AI技术在HR领域的应用潜力,涵盖了从数据处理、文本分析到决策支持的多个HR工作环节,致力于为人力资源管理提供智能化的解决方案。

IntelligentHR 项目包含十一个核心功能模块,每个模块都针对HR工作中的特定需求设计。

以下是各模块的详细介绍:

🧮 智能数据整理通过自然语言交互理解用户意图,智能选择适当的数据处理工具,提供多样化的数据操作功能。

🏢 自动化数据清洗结合大语言模型和规则引擎,实现复杂企业标签的智能识别和标准化,提高数据清洗的准确性。

🔍 AI研究助手利用AI技术自动生成多维度搜索策略,进行网络爬虫信息采集,并生成结构化研究报告。

🌐 AI语境翻译支持大规模文本数据的批量翻译,保持翻译的上下文一致性和专业术语准确性。

🗂️ 文本聚类分析利用AI技术自动识别和分组相似的文本内容,提供可视化的聚类结果展示。

😊 情感分析与文本标注运用大语言模型进行灵活的文本分类,支持自定义分类标签和多维度分析。

📄 智能简历解析应用自然语言处理技术,从多种格式的简历中准确提取关键信息,生成结构化的简历摘要。

🧩 智能简历推荐通过深度分析招聘需求,结合向量化技术和语义理解,实现多维度的简历匹配和个性化推荐。

🤖 机器学习建模提供多种机器学习算法,支持模型训练、评估和特征重要性分析,助力HR数据的预测分析。

🔮 模型预测加载预训练的机器学习模型,对新数据进行预测,并提供直观的结果展示和解释。

IntelligentHR 项目利用了多种先进的技术来实现其功能:

要开始使用IntelligentHR项目,请按照以下步骤操作:

克隆项目仓库并安装依赖:

git clone https://github.com/i-Richard-me/IntelligentHR cd IntelligentHR pip install -r requirements.txt
配置环境变量:

复制 .env.example 文件为 .env,并填写必要的API密钥。
启动服务:

streamlit run frontend/00_🏠_首页.py

IntelligentHR 是一个开源项目,欢迎贡献代码、报告问题或提出改进建议。请查看 CONTRIBUTING.md 了解如何参与项目。

请注意,IntelligentHR 项目目前处于实验阶段,主要用于学习和研究目的。在实际应用中使用时请谨慎,并自行承担相关风险。

本项目采用 MIT 许可证。详情请参阅 LICENSE 文件。

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