利用 Milvus 零成本构建人力资源管理系统

✏️ 作者介绍：

梁天新博士，Milvus 用户

1. 应用背景

大中型企业通常会聘用上万名具备不同技能的员工，将他们分配在不同工作岗位上。人力资源部门在人员配置时需要先遍历公司内部职员的简历。当没有员工满足岗位需求时，则需要再遍历已收藏的上万份求职简历。先不论如何收藏管理海量简历，人工筛选简历非常耗时耗力，且容易出错。如何低投入地搭建一套易用、易维护的人力资源管理系统是长期困扰管理人员的难题。

搭建一套人力资源系统并非难事，但为每一份简历找到匹配的岗位并不容易。此过程主要面临以下几个难点：

• 个人简历写作格式不统一。为了使自己的简历更美观、更具吸引力，候选人会在简历中使用多种模版或添加图片。
• 个人简历文件格式不统一。Word 文档和 PDF 格式较为常见。还有大量以图片形式保存的简历。

首先，Word 文档和 PDF 格式文件无法直接存入数据库，即便经过人工录入也需要重新组织格式以满足现有系统的要求。其次，依赖 SQL 正则表达式检索语义相近的简历时不够准确。最后，传统数据库需要长期维护，包括人工整理、统一格式、规范化入库等步骤。

因此，我们尝试利用深度学习方法和 Milvus 向量搜索引擎搭建一套简便易行的人力资源查询管理系统。

2. 技术流程

图：技术流程图

2.1 提取 PDF 格式简历信息

本项目使用 pdfplumber 处理 PDF 文件。pdfplumber 可以：

• 获取 pdf 文件中的文字
• 提取表格内容：使用 pdfplumber 轻松提取简历中的教育背景等表格中的信息。
• 进行图形调整：PDF 页面截图中的文字或表格会被框起，因此我们能够判断 PDF 文件识别情况，以便及时调整配置。

2.2 简历中信息类型的划分

虽然简历格式不同，但所含信息大体类似。本项目将数万份简历中的信息进行如下划分：

1. 基础信息：姓名、出生年月、学历、性别、电话、籍贯
2. 教育经历：学位、毕业时间、毕业院校
3. 工作经历：工作单位、工作时间、职务职位
4. 项目经历：项目名称、项目时间、项目责任
5. 个人技能：证书情况、个人荣誉、兴趣爱好

整理信息时需要合并相似类型的信息，例如：

• “工作经历”、“工作经验”均属于“工作经历”
• “教育经历”、“教育背景”均属于“教育背景”
• “自我评价”、“个人信息'”、“证书情况”、“个人技能”、“个人荣誉”、“兴趣爱好”等均属于“个人技能”

2.3 构建信息抽取模型

在构建信息抽取模型前，我们需要将此前使用 pdfplumber 提取整理的信息制作成训练信息抽取模型的数据集。样例如下：

本项目使用 BERT-PointerNet 阅读理解式文档抽取模型。我们需要先确定抽取信息的类型，如“项目责任”，然后将信息类型同 BERT 模型进行二次合并，再用 PointerNet 抽取具体信息，如”主要负责为客户提供一手或二手房咨询、租赁买卖等相关业务的全程代理服务"。

图：BERT-PointerNet 模型[1]

我们使用训练过的 BERT-PointerNet[1]模型将非结构化的简历数据转换为向量，以便储存在 Milvus 向量搜索引擎中。

图：BERT-PointerNet 的测试效果

2.4 将数据存储在 Milvus 向量搜索引擎中

本项目中只有文本类型的数据才能被输入进数据库中。我们先搭建了 bert-serving-server 作为数据入库的 encoder 服务端，在 T4 下服务稳定，QPS 至少可以达到 16 条/秒。我们使用 Simbert 作为入库的 encoder 预训练词向量，准确率在本项目中比 bert-base 的高 10%。我们也尽量将年龄、工龄等信息转换成向量存储在数据库中。对难以转换成向量的内容信息，我们则选择进行数字化映射。

如学历的数字化映射： ['博后','博士','硕士','学士','大专','高中','其他']映射为 ['1','2','3','4','5','6','7']

每份简历具有唯一的 human_id。任意一条描述语句都作为一条 embedding 进入 Milvus 数据库，并且对应一个唯一的 unique_id。因此，每份简历都有数十个 unique_id 和一个唯一的 human_id。unique_id 对应的 embedding 代表了候选人的相关信息。这种数据入库方式有利于后续的数据查找和结果返回。

本项目中我们构建了两个collection，分别是项目经历 collection（Collection_Project）和工作经历 collection（Collection_Work）。每个候选人的两个 collection 中除了转换后的项目经历和工作经历 embedding 以外其余的都相同，特别是 human_id 完全一致。由于工作经历和项目经历在描述候选人历史的时候数据维度不同，因此需要分开存储，更利于精确寻找候选人。如下图：

2.5 查询方式

我们利用 Milvus 向量搜索引擎查询数据库中的简历信息。任意信息组合的查询均可在 20 毫秒内完成。例如：查找年龄在 20 至 40 岁之间、本科以上学历、精通策划项目、擅长编写 Java 和 Python 代码的候选人。

我们将“精通策划项目”和“擅长编写 Java 和 Python 代码“分别映射为两条向量输入到数据库中进行检索。样例如下：

通常我们选择前 topk=10 名，然后通过 human_id 进行去重，最后留下合适的候选简历。我们采用全量更新的策略：每次出现新简历入库或者无效简历删除，我们都会对库里的所有向量重新分配 ID。

3. 项目总结

本文详细介绍了如何利用 Milvus 搭建人力资源查询管理系统。我们搭建的人力资源查询管理系统具有低运营成本、高并发、易维护等优点。无需掌握 SQL 语句也可以轻松查询符合岗位需求的候选人。使用这个系统能够显著节省 IT 和人力成本。在当前这个文本、图像、音频等非结构化数据爆炸式增长的时代，通过 embedding 技术将非结构化数据映射成多维向量后再进行检索已成为趋势。Milvus 作为分布式向量检索引擎，具有高性能、易部署的特性。Milvus 极大地节省了项目开发成本，显著提高了系统检索性能，并很好地满足了本项目的技术和业务需求。

参考文献

[1] 王炳乾,梁天新,宿邵勋.基于BERT的多层标签事件抽取模型[J].中文信息学报,2020.

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