user
Saamme jatkuvasti lisää ansioluetteloita ja työnkuvauksia.
Meillä on tekoälymalli, joka voi antaa ansioluettelon ja työnkuvauksen perusteella 0:n ja 1:n välille sijoittuvan relevanssipistemäärän.

Meillä ei ole varaa verrata jokaista uutta ansioluetteloa kaikkiin työnkuvauksiin, ja jokaista uutta työnkuvausta ei ole varaa verrata jokaiseen ansioluetteloon. Mikä olisi hyvä tapa ratkaista tämä ongelma?
assistant
Hyvä tapa ratkaista tämä ongelma on toteuttaa indeksointi- ja klusterointimekanismi, joka ryhmittelee tehokkaasti samankaltaiset ansioluettelot ja työnkuvaukset. Kun uusi ansioluettelo tai työnkuvaus saapuu, voit näin vähentää merkittävästi tarvittavien vertailujen määrää ajamalla tekoälymallin vain pienempään, merkityksellisempään osajoukkoon dataa.

Tässä on hahmotelma ratkaisusta, jota voit harkita:

1. Esikäsittele ja poimi ominaisuudet: Muunnetaan ansioluetteloiden ja työnkuvausten tekstidata numeerisiksi esityksiksi (esim. sanojen upotukset, TF-IDF-vektorit), joita voidaan käyttää klusterointiin ja indeksointiin.
2. Klusteroidaan ansioluettelot ja työnkuvaukset: Sovelletaan klusterointialgoritmia (esim. K-means, DBSCAN, hierarkkinen klusterointi) samankaltaisten ansioluetteloiden ja työnkuvausten ryhmittelyyn niiden poimittujen ominaisuuksien perusteella. Näin luodaan klustereita, jotka koostuvat toisiinsa liittyvistä työpaikkaprofiileista ja hakijaprofiileista.
3. Indeksiklusterit: Luodaan jokaiselle klusterille indeksi, joka mahdollistaa asiaankuuluvien ansioluetteloiden ja työnkuvausten nopean haun. Voit käyttää likimääräistä lähimpien naapureiden hakualgoritmia (esim. Annoy, HNSW tai Faiss) samankaltaisten datapisteiden tehokkaaseen tallentamiseen ja etsimiseen.
4. Kyselyjen käsittely: Kun uusi ansioluettelo tai työnkuvaus saapuu, esikäsittele ja poimi sen piirteet ja tunnista sitten indeksin avulla olennaisimmat klusterit. Suorita tekoälymalli näiden klustereiden sisältämiä kohteita vastaan relevanssipisteiden antamiseksi.
5. Jälkikäsittely: Palautetaan uuden ansioluettelon tai työnkuvauksen ja olemassa olevan tietokokonaisuuden väliset korkeimman pistemäärän osumat.

Kun otat tämän ratkaisun käyttöön, voit vähentää merkittävästi uusien ansioluetteloiden ja työnkuvausten yhteensovittamisesta aiheutuvia laskentakustannuksia, mikä tekee prosessista tehokkaamman ja skaalautuvamman.