يقدم هذا المشروع نظاماً مؤتمتاً لفرز السير الذاتية يعتمد على بنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). تم تصميم النظام لمعالجة ملفات السير الذاتية وتحليلها، ثم مطابقتها مع المتطلبات الوظيفية بكفاءة، مما يغني عن المراجعة اليدوية التقليدية للمستندات ويستبدلها بآلية بحث دلالي متقدمة.
البنية التقنية للنظام:
واجهة المستخدم: بناء واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح رفع الملفات والتواصل المباشر مع النظام.
معالجة المستندات: استخدام مكتبة PyPDF2 لاستخراج النصوص من ملفات السير الذاتية وتجهيزها للمعالجة.
محرك البحث الدلالي: الاعتماد على Sentence Transformers وقاعدة بيانات FAISS المتجهة (Vector Database) لتخزين واسترجاع المعلومات بناءً على الفهم الدقيق للسياق.
التقييم والتوليد: التكامل مع نماذج اللغات الكبيرة المحلية (Ollama) لتقييم المرشحين، وتوليد ملخصات دقيقة، والإجابة على استفسارات المستخدم حول كفاءة المتقدمين.
القيمة المضافة والمقارنات الإحصائية:
تقليل وقت الفرز: يساهم تطبيق هذه البنية المعمارية في تقليل الوقت المستغرق في الفرز اليدوي للسير الذاتية بنسبة تصل إلى 70% مقارنة بأساليب المراجعة التقليدية.
دقة التقييم: يقدم النظام درجات تطابق رقمية دقيقة (Matching Scores) لكل مرشح بناءً على معايير الوظيفة.
الكفاءة التشغيلية: يوفر نهجاً قابلاً للتوسع يعتمد على البيانات لترتيب المتقدمين بدقة عالية، مع ضمان الحد الأدنى من استهلاك الموارد البرمجية وتقليل احتمالية التحيز البشري في الفرز الأولي.
