이력서 처리 프롬프트

[주인장]

from langchain_ollama import ChatOllama

from langchain_core.prompts import (SystemMessagePromptTemplate,

                                    HumanMessagePromptTemplate,

                                    ChatPromptTemplate)

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser, JsonOutputParser

base_url = "http://localhost:11434"

model = 'benedict/linkbricks-hermes3-llama3.1-8b-korean-advanced-q8'

llm = ChatOllama(base_url=base_url, model=model)

system = SystemMessagePromptTemplate.from_template(

  """당신은 제공된 컨텍스트를 기반으로 사용자의 질문에 답변하는 유용한 AI 비서입니다."""

)

prompt = """

    **작업:** 아래 이력서 텍스트에서 핵심 정보를 추출하세요.

    **이력서 텍스트:**

    {context}

    **지시사항:**

    다음 정보를 추출하여 명확한 구조로 작성하세요.

    1. **연락처 정보:**

    - 이름:

    - 이메일:

    - 전화번호:

    - 웹사이트/포트폴리오:

    2. **학력:**

    - 기관명:

    - 학위:

    - 전공:

    - 졸업일:

    3. **경력:**

    - 직책:

    - 회사명:

    - 근무지:

    - 근무 기간:

    - 주요 업무/프로젝트:

    4. **프로젝트:**

    - 프로젝트명:

    - 설명/사용 기술:

    - 결과/성과:

    5. **기술 스킬:**

    - 프로그래밍 언어:

    - 기술/도구:

    6. **추가 정보:** (해당되는 경우)

    - 자격증:

    - 수상 내역:

    - 전문 협회:

    - 사용 가능 언어:

    **질문:**

    {question}

    **추출된 정보:**

  """

prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(prompt)

def ask_llm(context, question):

  messages = [system, prompt]

  template = ChatPromptTemplate(messages)

  qna_chain = template | llm | StrOutputParser()

  return qna_chain.invoke({'context': context, 'question': question})

def validate_json(data):

  json_prompt = """

    다음 JSON 데이터를 검증하고 수정하세요:

    **추출된 정보:**

    {data}

    반드시 수정된 JSON만 제공하고, 설명이나 다른 내용은 포함하지 마세요.

    **수정된 JSON:**"""

  json_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(json_prompt)

  json_messages = [system, json_prompt]

  json_template = ChatPromptTemplate(json_messages)

  json_chain = json_template | llm | JsonOutputParser()

  return json_chain.invoke({'data': data})