【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人才招聘，特别涉及一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法、系统及设备。
技术介绍
1、招聘是公司挑选员工的一种重要方法。招聘普遍是通过招聘人员对候选人进行通过书面、面谈或者线上交流(视频或者电话等)的形式的面试，然后根据面试结果来考察候选人的工作能力和综合素质，以初步判定候选人成为公司一员。
2、现有招聘流程中，普遍是招聘人员根据候选人简历来对候选人进行人为筛选。然而，候选人简历普遍很难全面地反映候选能力，使得招聘人员仅能依据候选人简历信息所反映的片面信息来进行面试，进而会影响人员招聘效率。
3、因而现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
1、本申请要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法、系统及设备。
2、为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其中，所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法具体包括：
3、通过岗位管理组件获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集；
4、通过面试陪同组件邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答；
5、通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，并基于所述面试回答集生成面试报告；
6、通过岗位推荐组件基于所述面试报告与招聘单位进行交互以获取招聘单位的控制指令，并对所述候选人执行所述控制
7、在一个实现方式中，所述通过岗位管理组件获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集具体包括：
8、通过岗位管理组件所搭载的大语言模型与招聘单位进行交互，以获取招聘单位对应的招聘需求，并基于所述招聘需求形成岗位信息；
9、通过岗位管理组件获取候选人简历，并对所述候选人简历进行解析以得到简历信息；
10、通过岗位管理组件所搭载的大语言模型以及预先存储的知识库，结合所述岗位信息以及所述简历信息生成面试问题集。
11、在一个实现方式中，所述通过面试陪同组件邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答具体包括：
12、通过面试陪同组件邀请候选人参加招聘面试，并接收候选人针对所述招聘面试产生的疑问问题；
13、通过面试陪同组件所搭载的大语言模型生成所述疑问问题的回复答案，以帮助所述候选人解答。
14、在一个实现方式中，所述通过面试陪同组件所搭载的大语言模型生成所述疑问问题的回复答案，以帮助所述候选人解答具体包括：
15、通过面试陪同组件将所述疑问问题转换为问题向量，并基于所述问题向量在预设知识向量库中查找所述疑问问题对应的知识库信息；
16、通过面试陪同组件所搭载的大语言模块，基于所述疑问问题和所述知识库信息生成所述疑问问题的回复答案，以帮助所述候选人解答。
17、在一个实现方式中，所述通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，并基于所述面试回答集生成面试报告具体包括：
18、通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集中的每个面试问题的面试回答；
19、对于面试问题集中的部分面试问题，通过面试评估组件基于部分面试问题的面试回答形成追问问题，并获取候选人针对所述追问问题所形成的追问回答；
20、通过面试评估组件基于获取到的所有面试回答和所有追问回答，形成面试回答集；
21、通过面试评估组件基于所述面试回答集，从预设的多个评估维度对所述候选人进行评估，以生成面试评估报告。
22、在一个实现方式中，所述通过岗位推荐组件基于所述面试报告与招聘单位进行交互以获取招聘单位的控制指令，并对所述候选人执行所述控制指令对应的控制操作具体包括：
23、通过岗位推荐组件搭载的大语言模型，基于面试报告回答与招聘单位的招聘专员进行交互，以使得招聘专员获知所述候选人与所述招聘需求的匹配度；
24、通过岗位推荐组件接收招聘专员基于所述匹配度所形成的控制指令；
25、当所述控制指令为推送指令时，通过岗位推荐组件将所述候选人简历推送给招聘专员。
26、本申请第二方面提供了一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统，其中，所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统包括：
27、岗位管理组件，用于获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集；
28、面试陪同组件，用于邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答；
29、面试评估组件，用于获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，并基于所述面试回答集生成面试报告；
30、岗位推荐组件，用于基于所述面试报告与招聘单位进行交互以获取招聘单位的控制指令，并对所述候选人执行所述控制指令对应的控制操作。
31、在一个实现方式中，所述基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统还包括：
32、状态管理组件，用于对所述岗位管理组件、面试陪同组件、面试评估组件以及所述岗位推荐组件进行状态协同以及管理。
33、本申请第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法中的步骤。
34、本申请第四方面提供了一种终端设备，其包括：处理器和存储器；
35、所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
36、所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法中的步骤。
37、有益效果：与现有技术相比，本申请提供了一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法、系统及设备，方法包括通过岗位管理组件获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集；通过面试陪同组件邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答；通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，并基于所述面试回答集生成面试报告；通过岗位推荐组件基于所述面试报告与招聘单位进行交互以获取招聘单位的控制指令，并对所述候选人执行所述控制指令对应的控制操作。本申请实施例通过面试全流程辅助，可以使得候选人可以充分了解招聘需求并展示自己相关能力，这样招聘专员可以充分了解候选人，可以更加准确地选取待面试的候选人，进而可以提高招聘效率。
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1.一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过岗位管理组件获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试陪同组件邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试陪同组件所搭载的大语言模型生成所述疑问问题的回复答案，以帮助所述候选人解答具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，并基于所述面试回答集生成面试报告具体包括：
6.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过岗位推荐组件基于所述面试
7.一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统，其特征在于，所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统包括：
8.根据权利要求7所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统，其特征在于，所述基于大语言模型的全流程自动面试辅助系统还包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-6任意一项所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法中的步骤。
10.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
...【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法具体包括：
2.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过岗位管理组件获取招聘需求以及候选人简历，并基于所述招聘需求和所述候选人简历生成面试问题集具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试陪同组件邀请候选人参加面试，并对所述候选人的面试疑问进行解答具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试陪同组件所搭载的大语言模型生成所述疑问问题的回复答案，以帮助所述候选人解答具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于大语言模型的全流程自动面试辅助方法，其特征在于，所述通过面试评估组件获取所述候选人针对所述面试问题集所形成的面试回答集，...
【专利技术属性】
技术研发人员：方小雷，陈清财，陈凯，刘志伟，
申请(专利权)人：上海近屿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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