Modèle de Rerank de Cohere : Révolutionner l'IA dans le recrutement

Bâtir un système avancé de présélection de CV et de sélection de candidats avec Cohere

Dans ce tutoriel, nous vous guiderons à travers le processus de construction d'un système avancé de présélection de CV et de sélection de candidats en utilisant les fonctionnalités Rerank et Generate de Cohere. À la fin de ce guide, vous disposerez d'un outil entièrement fonctionnel pour vous aider dans le processus de recrutement, soutenu par la puissance de Cohere.

Introduction à la présélection avancée de CV avec Cohere

Bienvenue dans ce voyage passionnant qui transforme notre façon de présélectionner les CV et de sélectionner les candidats ! Je suis Sanchay Thalnerkar, et je serai votre guide tout au long de ce tutoriel complet. Aujourd'hui, nous exploitons les capacités de Cohere, une plateforme qui propose des modèles de traitement du langage naturel puissants.

Que construisons-nous ?

Nous créons un système de pointe qui va au-delà de la simple correspondance par mots-clés pour la présélection de CV. Cet outil comprendra le contexte, l'expérience et les compétences détaillées dans les CV, garantissant que vous sélectionnez les candidats les plus appropriés pour vos postes à pourvoir.

Notre stack comprend :

Streamlit : Un cadre pour créer des applications web facilement.
Cohere : Une plateforme qui donne accès à des modèles linguistiques puissants.
Rerank : Pour classer avec précision les CV en fonction de leur pertinence par rapport aux descriptions de poste.
Generate : Pour créer des explications détaillées pour nos sélections.
Pinecone : Un service pour une recherche vectorielle efficace.
Pandas : Une bibliothèque pour la manipulation et l'analyse de données.
OpenAI : Pour d'autres capacités de traitement du langage naturel.

Pourquoi Cohere et pas seulement une recherche vectorielle ?

Bien que la recherche vectorielle soit un outil puissant pour trouver des documents similaires, elle échoue parfois à comprendre les nuances du langage humain et le contexte. Cohere comble cette lacune en offrant des fonctionnalités avancées :

Rerank : Cela fournit une compréhension plus profonde du contexte et de la pertinence, entraînant des classements plus précis des CV.
Generate : Cela nous permet de produire des explications détaillées pour nos choix, montrant un niveau de compréhension et de raisonnement semblable à celui d'un recruteur humain.

Mise en place de l'environnement

Avant de plonger dans la construction de notre outil de présélection de CV et de sélection de candidats, suivez ces étapes pour configurer correctement notre environnement de développement :

1. Installer Python

Assurez-vous que Python est installé sur votre système. Sinon, téléchargez et installez-le depuis le site officiel de Python.

2. Créer un environnement virtuel (facultatif)

Il est bon de créer un environnement virtuel pour gérer les dépendances plus efficacement et éviter d'éventuels conflits.

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

3. Installer les packages requis

Installez les packages Python nécessaires à l'aide de pip :

pip install streamlit pandas cohere pinecone openai

4. Installer des dépendances supplémentaires

Selon votre système et les spécificités de votre projet, vous pourriez avoir besoin d'installer des dépendances supplémentaires.

Acquérir des clés API et configurer le fichier d'environnement

1. Clé API Cohere

Visitez le portail des développeurs de Cohere, créez un compte et générez une clé API. N'oubliez pas de la copier en lieu sûr.

2. Clé API Pinecone

Allez sur le site de Pinecone, créez un compte ou connectez-vous, et générez une nouvelle clé API. Conservez-la en toute sécurité.

3. Clé API OpenAI

Visitez le site d'OpenAI, créez un compte ou connectez-vous, et générez votre clé API.

4. Création du fichier .env

Créez un fichier .env dans le répertoire de votre projet et incluez vos clés API comme ceci :

YOUR_PINECONE_API_KEY=
YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT=
YOUR_COHERE_API_KEY=
YOUR_OPENAI_API_KEY=

Mise en place de la structure du projet

Notre projet se composera des fichiers suivants :

main.py : Le fichier principal pour l'application Streamlit.
helpers.py : Contient des fonctions d'aide et la logique principale de l'application.
.env : Stocke les variables d'environnement et les clés API.

Notre fichier helpers.py

Le fichier helpers.py contiendra des fonctions telles que :

Initialisation des bibliothèques et des fonctions : Importation des bibliothèques nécessaires.
Génération de CV synthétiques : Utilisation de la bibliothèque Faker pour simuler des CV.
Intégration de documents : Conversion des données textuelles en vecteurs numériques.
Insertion de données dans Pinecone : Peuplement de l'index Pinecone.
Récupération de documents depuis Pinecone : Récupération de documents pertinents en fonction des requêtes.
Évaluation des CV : Utilisation de Cohere pour évaluer les CV en fonction des descriptions de poste fournies.

Notre main.py

Ce fichier gère l'interaction de l'utilisateur avec l'application et inclut :

Initialisation des API : Mise en place des connexions avec Pinecone, Cohere et OpenAI.
Interface utilisateur Streamlit : Fourniture de champs d'entrée pour les clés API et les requêtes de recherche.

Exécuter votre application Streamlit

Après la configuration, vous pouvez démarrer l'application Streamlit pour voir l'interface utilisateur interactive :

1. Configuration des clés API

Saisissez vos clés API dans la barre latérale et soumettez-les pour établir des connexions.

2. Effectuer une requête

Entrez votre requête de recherche et spécifiez le nombre de CV à évaluer. Cliquez sur 'Recherche' pour continuer.

3. Voir les résultats

Après avoir exécuté une recherche, vous recevrez une liste de candidats classés en fonction de leur pertinence, présentant à la fois les positions originales et réajustées.

4. Gestion des erreurs

Si vous rencontrez des problèmes, les tentatives de nouvelle exécution résolvent généralement les erreurs temporaires. Assurez-vous que les clés API sont correctes et respectent les limites de fréquence.

Voir le prototype fonctionnel !

Pour voir un prototype fonctionnel de cette application, visitez le lien Hugging Face fourni ici : Prototype Hugging Face.

Merci d'avoir suivi ce tutoriel. Bon codage !