특징
는 단지 키워드 일치가 아닙니다. Curriculo ATS는 텍스트 검색, 의미 벡터, 엔티티 추출, 그리고 LLM 순위를 결합하여 정확한 후보를 찾습니다.
AI 가공
원료 자기소개서에서 구조화된 지능
Curriculo ATS에 업로드된 모든 레전지는 후보 데이터를 추출하고 점수를 받고 지표를 제공하는 다단계 AI 파이프라인을 통해 진행됩니다.
1재개 파싱
AI는 PDF의 CV에서 구조화된 데이터를 추출합니다. 지원자의 이름, 이메일, 업무 경험 (기업, 역할, 날짜, 설명), 교육 (기관이, 학위, 날짜) 및 기술. 수동 데이터 입력이 필요하지 않습니다.
2적합성 점수
각 지원자는 AI에서 생성된 적합성 점수를 0에서 100%까지 받으며, 점수가 부여된 이유를 설명하는 필기적 논의를 받습니다. 점수는 단순히 키워드 중복이 아니라 직업 요구 사항에 맞게 적합하다고 평가합니다.
3AI 요약 & 자동 태그
AI에서 생성된 간결한 요약은 후보자의 강점과 주요 자격을 강조합니다. 자동 태그는 추출된 기술, 경험 수준 및 산업에 따라 적용되며 필터링이 즉각적으로 이루어집니다.
4파이프라인 복구
AI 처리 단계가 실패하면 (네트워크 타임아웃, 모델 오류) 파이프라인이 자동으로 다시 작동합니다. 실패한 후보들은 재처리에 줄을 서기 때문에 아무것도 고장되지 않습니다.
검색 인프라
벡터, 엔티티 및 의미 이해
벡터 임베디션
모든 재개편은 pgvector를 사용하여 384 차원 벡터 임베딩으로 변환됩니다. 이것은 전체 문서의 의미적 의미를 포착하므로 backend 엔지니어을 검색하면 자신을 server-side developer 또는 API 아키텍트라고 묘사하는 후보자를 찾을 수 있습니다.
세그먼트 임베디션
전체 재개편에 대한 배포를 넘어 각 섹션에 대한 별도의 벡터들이 생성됩니다. 경험, 교육 및 기술. 이것은 더 정확한 결과를 찾기 위해 특정 주력서 섹션에 검색할 수 있게 해줍니다.
엔티티 추출
이름 붙여진 단체는 SKILL (Python, React, SQL), COMPANY (Google, Stripe), ROLE (시니어 엔지니어, 제품 관리자), INSTITUTION (MIT, 스탠퍼드), PROJECT (특정 프로젝트 또는 제품) 로 분류됩니다. 이 단체는 구조화된 검색 필터를 작동시킵니다.
하이브리드 검색
4개의 검색 방법, 1개의 순위 결과
Curriculo ATS은 4개의 검색 방법을 병렬적으로 실행하고 Reciprocal Rank Fusion (RRF) 를 사용하여 결과를 통합하여 최상의 순위를 제공합니다.
TextFull- 텍스트 검색은 리서미 콘텐츠와 파스 된 fieldsSemanticVector 유사성 검색은 pgvector embeddingsEntityStructured 검색을 통해 추출 된 SKILL, COMPANY, ROLE entitiesLLMAI 재등급을 통해 LLM 판단을 사용하여 뉘앙스 된 관련성순위 & 필터링
상호 순위 융합 & Gmail 스타일 필터
상호 순위 합병 (RRF)
각 검색 방법은 자체 순위 목록을 생성합니다. RRF는 모든 방법들을 통해 순위 위치에 따라 점수를 부여함으로써 이러한 목록을 결합합니다. 여러 목록에서 높은 곳에 있는 후보들은 어떤 방법도 그들을 1위를 하지 않더라도 가장 강한 최종 점수를 얻습니다. 이것은 어떤 검색 방법보다 더 신뢰할 수 있는 결과를 만들어냅니다.
Gmail 스타일 스코프 필터
익숙한 범주 운영자 들 을 통해 검색을 좁히십시오: : 거절 된 : 거절 된 후보자를 검색하기 위해, : 폐기물 : 보관 된 신청자 들, : 단편 목록의 : 단편 목록에 대한 검색. 모든 검색 질서와 결합하여 전체 후보 분포를 빠르고 정확하게 필터링합니다.
384Vektor 당 차원 embedding5Entity 타입은 재개정당 추출된 것4-wayHybrid 검색은 RRF 융합으로 모든 계획에 포함된 0AI 검색FAQ
자주 묻는 질문 질문
의미적 검색이란 무엇인가요? 왜 중요한가?
의미 검색은 단지 키워드만이 아니라 의미를 이해하기 위해 벡터 임베디션을 사용합니다. 백엔드 엔지니어를 검색하면 서버 사이드 개발자 또는 API 아키텍트라고 자신을 묘사하는 후보자를 찾을 수 있습니다. 왜냐하면 단어들이 다르더라도 의미가 비슷하기 때문입니다.
상호 작용 랭크 합병 (RRF) 은 무엇 입니까?
RRF은 여러 검색 방법의 결과를 결합하는 순위 알고리즘입니다. 하나의 접근 방식을 기반으로 하기보다는 텍스트, 의미, 엔티티, LLM 검색에서 순위 목록을 통합합니다. 방법들을 통해 지속적으로 높은 순위를 차지하는 후보들은 최고의 최종 위치를 차지합니다.
서바이오에서 어떤 엔티티 유형이 추출되는가?
다섯 가지 유형: SKILL (프로그래밍 언어, 도구, 프레임워크), COMPANY (사업자 이름), ROLE (직업 타이틀), INSTITUTION (대학, 자격증) 및 PROJECT (후보자가 작업한 특정 제품 또는 사업).
재개 분석이 실패하면 어떻게 될까요?
파이프라인 자동 회수 처리 실패 재시험 후 재검토가 불가능하다면, 수동 검토를 위해 표시됩니다. 후보 프로파일은 여전히 생성되어 있습니다. 문제는 해결되기 전까지는 AI에서 추출된 데이터가 없습니다.
무료 계획에 AI 검색이 포함되어 있습니까?
그래 리뷰 분석, 적합성 점수, 벡터 임베디션, 엔티티 추출 및 하이브리드 검색은 무료 스타터 계획까지 모든 계획에 포함되어 있습니다.