Révolutionner le recrutement avec le modèle Rerank de Cohere

Construction d'un système avancé de présélection de CV avec Cohere

Dans ce tutoriel, nous vous guiderons à travers le processus de création d'un système avancé de présélection de CV et de sélection de candidats en utilisant les fonctionnalités de rerank et de génération de Cohere. À la fin de ce guide, vous disposerez d'un outil entièrement fonctionnel pour vous assister 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 manière de présélectionner les CV et de sélectionner les candidats ! Je suis Sanchay Thalnerkar, votre guide à travers ce tutoriel complet. Aujourd'hui, nous exploitons les capacités de Cohere, une plateforme qui offre des modèles puissants de traitement du langage naturel.

Que sommes-nous en train de construire ?

Nous créons un système à la pointe de la technologie qui va au-delà du simple appariement de 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 adaptés à vos offres d'emploi.

• Streamlit : Un cadre pour créer des applications Web facilement.
• Cohere : Une plateforme qui fournit un accès à des modèles de langage puissants.
• Rerank : Pour classer avec précision les CV en fonction de leur pertinence par rapport à la description de poste.
• Générer : Pour créer des explications détaillées pour nos sélections.
• Pinecone : Un service de recherche vectorielle efficace.
• Pandas : Une bibliothèque pour la manipulation et l'analyse des données.
• OpenAI : Pour des capacités supplémentaires de traitement du langage naturel.

Pourquoi choisir Cohere ?

Alors que la recherche vectorielle est un outil puissant pour trouver des documents similaires, elle peut parfois être insuffisante en matière de compréhension des nuances du langage humain. Cohere comble cette lacune en offrant des fonctionnalités avancées :

• Rerank : Il offre une compréhension plus profonde du contexte et de la pertinence, conduisant à des classements plus précis des CV.
• Générer : Il 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.

Présentation de Cohere et Streamlit

Cohere

Cohere est une plateforme offrant un accès aux modèles de traitement du langage naturel (NLP) à la pointe de la technologie. Elle permet aux développeurs d'exploiter la puissance des grands modèles de langage pour diverses applications, y compris la génération et la classification de texte.

Dans ce tutoriel, nous nous concentrerons sur deux fonctionnalités spécifiques de Cohere :

• Rerank : Cette fonction nous permet de reclasser une liste d'éléments en fonction de leur pertinence par rapport à une requête.
• Générer : Cette fonction nous permet de générer du texte basé sur un prompt.

Streamlit

Streamlit est une bibliothèque Python open-source pour créer des applications Web sans effort. Avec Streamlit, vous pouvez créer rapidement des tableaux de bord et des outils interactifs, ce qui en fait un choix idéal pour notre outil de présélection de CV.

Étape 1 : Configuration de l'environnement

Installer les exigences

Avant de plonger dans la construction de notre outil de présélection de CV et de sélection de candidats, nous devons préparer notre environnement de développement :

1. Installer Python : Assurez-vous que Python est installé sur votre système.
2. Créer un environnement virtuel (optionnel) : Idéal pour gérer les dépendances.

python -m venv myenv
source myenv/bin/activate

3. Installer les paquets requis :

   pip install streamlit pandas cohere pinecone openai

4. Installer des dépendances supplémentaires : Consultez la documentation de chaque paquet pour des conseils.

Étape 2 : Acquisition des clés API et configuration du fichier d'environnement

Configuration des clés API

Pour stocker en toute sécurité nos clés API, nous allons créer un fichier d'environnement nommé .env.

1. Clé API de Cohere : Visitez le portail des développeurs de Cohere pour créer une nouvelle clé API.
2. Clé API de Pinecone : Créez un compte sur Pinecone et obtenez votre clé API.
3. Clé API d'OpenAI : Générez une nouvelle clé API depuis le site Web d'OpenAI.
4. Créer le fichier .env :

YOUR_PINECONE_API_KEY=your_key
YOUR_PINECONE_ENVIRONMENT=your_environment
YOUR_COHERE_API_KEY=your_key
YOUR_OPENAI_API_KEY=your_key

Étape 3 : Mise en place de la structure du projet

Fichiers du projet

Le projet sera composé des fichiers suivants :

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

Pourquoi deux fichiers Python ?

Avoir des fichiers séparés favorise :

• Modularité : Facilite la gestion du code.
• Maintenabilité : Les modifications peuvent être apportées sans affecter d'autres parties.
• Lisibilité : Une séparation claire conduit à une meilleure compréhension.
• Scalabilité : Une approche structurée simplifie les extensions futures.

Étape 4 : Fonctionnalité principale dans helpers.py

Présentation des fonctions dans helpers.py

# Extraits de fonction pour générer des CV synthétiques, initialiser Pinecone, intégrer, etc.

Étape 5 : Notre main.py

Fonction : initialize_apis

Cette fonction initialise les API nécessaires et vérifie si les clés sont présentes dans l'état de session de Streamlit.

Barre latérale Streamlit pour la saisie des clés API

Les utilisateurs saisissent les clés API via une interaction dans la barre latérale.

Étape 6 : Exécution de votre application Streamlit

Configuration des clés API

Remplissez les champs des clés API et cliquez sur "Soumettre les clés API" pour vous connecter aux services.

Faire une requête

Saisissez une requête de recherche pour indiquer les profils de candidats souhaités.

Affichage des résultats

Voir les documents originaux et reclassés pour prendre des décisions éclairées sur les candidats.

Merci d'avoir suivi ce tutoriel ! Nous espérons que vous l'avez trouvé informatif et utile. Bon codage !