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HR智能体
项目背景
ICP(Ideal Candidate Profile)学习:系统记录Recruiter每一次「通过/拒绝」决策,通过Few-Shot学习构建千人千面的候选人画像。不问偏好,通过行为学习,每Recruiter/每岗位/每公司独立建模。
解决方案
作弊识别:对比同一候选人两次回答的逐字相似度、答题节奏、用词风格突变,自动识别「背诵答案」的作弊行为。
隐性需求挖掘:从历史「通过 vs 拒绝」候选人画像反推客户没说出口的硬性要求。
跨BG人才反向匹配:当某候选人未通过当前岗位,系统自动查询兄弟BG的候选岗位,生成反向推荐。
Token价值透明:匹配100份简历仅消耗¥5-6元,一个对话Turn优化至¥0.4元。
客户评价
让我们第一次实现了从'人找简历'到'Agent找对人'的转变。以前一个岗位挂出去,HR要从几百份简历里捞针;现在Agent自动匹配、量化评分,我们只需要做最后的决策。
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