📖考研失利, 准备春招. 不禁回忆起秋招时投递上百份简历仍颗粒无收的心酸.
心生一计, 到万能的 Github 上寻找关于自动投递简历的脚本. 找到了Frrrrrrrrank - auto_job_find_chatgpt_rpa这个仓库, 将RAG和Langchain技术用在了RPA上, 实现了一个拥有"BOSS直聘求职"的智能体.
本项目参考/~https://github.com/Frrrrrrrrank/auto_job__find__chatgpt__rpa?tab=readme-ov-file, 原版只能使用OpenAI 的 LLM 和 Embedding 词嵌入模型 API 接口.
本项目则使用 SiliconFlow 硅基流动 的 API, 可实现 DeepSeek, Qwen 等 LLM 模型的调用; 此外还使用中文领域表现优异的 M3E 词嵌入模型 🤗. 实现更广泛的LLM模型和词嵌入模型选择; 同时改为使用 PyMuPDF 进行 PDF 解析.
1.clone本项目到本地
2.在目录下运行 pip install -r requirements.txt 安装所需包
3.在.env文件中配置好 API 接口及秘钥, 模型全称, pdf简历文件路径(扫描版pdf请自行加入OCR操作)和岗位名称
4.运行SeleniumRPA.py
5.在自动打开的BOSS直聘中扫码登录
注: 在运行文件前务必先前往官网或APP填写好『求职期望』
M3E-base词嵌入Embedding模型两种调用方法: (在线 & 离线)
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer("moka-ai/m3e-base") # 在线调用
model = SentenceTransformer(model_name_or_path='D:/m3e-base') # 将模型下载到本地离线调用
# 推荐镜像 https://gitcode.com/mirrors/moka-ai/m3e-base/tree/main小小脚本, 望能对屏幕前的你有所帮助🏋️