随着就业市场的快速发展，传统的就业管理方式已难以满足需求。本文提出了一种基于大模型知识库的就业管理系统，旨在通过智能化手段提高就业信息的精准匹配效率。
系统的核心功能包括简历分析、职位推荐以及数据可视化。首先，利用Python编写的数据预处理脚本对求职者上传的简历进行解析：
import re
def parse_resume(resume_text):
skills = re.findall(r'\b\w+\b', resume_text)
return {"skills": skills}
上述代码用于从简历文本中提取技能关键词。
接下来，系统整合了大模型知识库，通过深度学习算法构建职位分类模型：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_tfidf = vectorizer.fit_transform(job_descriptions)
model = MultinomialNB()
model.fit(X_train_tfidf, job_categories)
这段代码展示了如何使用TF-IDF向量化技术和朴素贝叶斯分类器来训练模型。
最后，系统实现了智能推荐功能，根据用户的简历特征推荐合适的职位：
def recommend_jobs(user_profile, job_db):
user_vector = vectorizer.transform([user_profile])
scores = model.predict_proba(user_vector)[0]
recommended_jobs = sorted(zip(job_db, scores), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:5]
return recommended_jobs
该系统的实施显著提升了就业匹配的效率，同时为求职者和招聘方提供了更加便捷的服务体验。未来，系统还将引入更多AI技术如自然语言处理（NLP）以进一步优化用户体验。