Agent简历项目架构解析：从技术选型到生产环境部署

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在招聘旺季，我们每天需要处理上万份简历，这些简历格式各异（PDF、Word、图片等），且包含大量非结构化数据。以下是几个主要痛点：

PDF 解析误差：特别是扫描版简历，OCR 识别准确率往往只有 70-80%
多格式兼容性：需要同时处理.doc、.docx、.pdf 甚至图片格式的简历
高并发性能：高峰期 QPS 可达 500+，系统容易成为瓶颈
信息抽取准确性：姓名、电话等关键信息抽取错误会导致后续流程中断

我们对比了两种主流方案：

正则表达式方案
优点：实现简单，运行速度快
缺点：无法处理复杂排版，规则维护成本高
NLP 模型方案
优点：适应性强，可以处理创新格式
缺点：需要训练数据，初期准确率可能较低

最终我们选择了混合方案：

基础信息（电话、邮箱）使用正则
复杂信息（工作经历、技能）使用 NLP 模型
架构采用微服务，便于不同模块独立扩展

使用 FastAPI 构建异步服务，核心代码如下：

@app.post("/parse")
async def parse_resume(file: UploadFile):
    """
    异步解析简历入口
    :param file: 上传的文件对象
    :return: 结构化简历数据
    """
    content = await file.read()
    file_type = detect_file_type(file.filename)

    # 根据类型选择解析器
    if file_type == 'pdf':
        text = await parse_pdf(content)
    elif file_type == 'docx':
        text = parse_docx(content)
    else:
        raise HTTPException(400, "Unsupported file type")

    # 信息抽取
    entities = extract_entities(text)

    # 缓存结果
    await cache_result(file.filename, entities)

    return entities

使用 pdfminer 和 pypdf2 混合方案提高准确率：

def parse_pdf(content: bytes) -> str:
    """
    PDF 文本提取
    :param content: PDF 文件字节
    :return: 提取的文本
    """
    try:
        # 优先使用 pypdf2 获取基础文本
        text = extract_with_pypdf2(content)
        if len(text) > 100:  # 简单校验
            return text

        # 失败时回退到 pdfminer
        return extract_with_pdfminer(content)
    except Exception as e:
        logger.error(f"PDF 解析失败: {str(e)}")
        raise

async def cache_result(key: str, data: dict, expire: int = 3600):
    """
    缓存解析结果
    :param key: 缓存键（使用文件 hash）:param data: 要缓存的数据
    :param expire: 过期时间 (秒)
    """
    try:
        await redis_client.set(
            name=key,
            value=json.dumps(data),
            ex=expire
        )
    except Exception as e:
        logger.warning(f"缓存失败: {str(e)}")

通过以下优化将 QPS 从 200 提升到 800：