Alice: 软件工程师
Alice: 嘿，Bob！我最近在研究如何用AI优化我们的就业系统。你有什么建议吗？
Bob: 数据科学家
Bob: 当然！我们可以用自然语言处理（NLP）来分析简历，并根据用户的技能推荐合适的职位。
Alice: 听起来很棒！我们从哪里开始呢？
Bob: 首先，我们需要一个简历解析库，比如Python中的`pyresparser`。然后，我们可以利用这个库提取关键信息。
import pyresparser
from resume_parser import ResumeParser
def parse_resume(resume_path):
data = ResumeParser(resume_path).get_extracted_data()
return data
]]>
Alice: 这样就可以提取简历中的信息了。接下来怎么操作？
Bob: 我们可以创建一个简单的API接口，让系统能够接收简历并返回分析结果。我可以使用Flask框架。
from flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route('/parse', methods=['POST'])
def parse():
file = request.files['file']
result = parse_resume(file)
return jsonify(result)
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
]]>
Alice: 太酷了！现在我们需要一个推荐引擎来匹配职位。你觉得怎么做比较好？
Bob: 可以建立一个职位数据库，存储职位描述和所需技能。然后使用TF-IDF或Word2Vec等方法计算相似度。
Alice: 真是太棒了！这样我们就有了一个完整的就业系统，用户上传简历后，系统会自动推荐适合的职位。
Bob: 是的！这只是一个起点，未来还可以加入更多高级功能，比如实时反馈和个性化服务。
