小明：最近我在研究一个就业管理系统，想加入AI功能，你觉得可行吗？
小李：当然可以！AI能帮助你自动筛选简历、推荐岗位，甚至预测就业趋势。
小明：那具体怎么实现呢？有没有现成的代码可以参考？
小李：我们可以用Python来写一个简单的简历匹配模型。比如用TF-IDF和余弦相似度来计算简历和岗位之间的匹配度。
小明：听起来不错，那代码是怎样的？
小李：我给你写一个示例代码：
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 岗位描述和简历文本
job_description = "需要有Python和机器学习经验，熟悉数据处理"
resume = "拥有3年Python开发经验，参与过多个机器学习项目"
# 向量化
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([job_description, resume])
# 计算相似度
similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])
print("匹配度:", similarity[0][0])
小明：这个代码很实用！那接下来是不是可以加入更复杂的模型，比如使用神经网络？
小李：没错，你可以尝试用深度学习模型，比如BERT，来提升语义理解能力。
小明：明白了，看来AI真的能让就业管理系统变得更智能。
小李：是的，未来还有更多可能性，比如结合自然语言处理来做自动化面试评估。