🎯 Mục Đích

Mục tiêu chính của workflow này là tự động hóa quy trình nộp đơn tuyển dụng, nơi ứng viên có thể tải lên CV và điền vào mẫu đơn, trong khi hệ thống xử lý tài liệu và đánh giá phù hợp của ứng viên thông qua các mô hình AI và lưu trữ dữ liệu vào Airtable.

⚙️ Cách Thức Hoạt Động

1. Extract from File: Tiến hành trích xuất thông tin từ tệp tin (CV).
2. OpenAI Chat Model1: Sử dụng mô hình AI để phân tích và hiểu nội dung CV.
3. Structured Output Parser: Chuyển đổi đầu ra từ mô hình AI thành định dạng có cấu trúc.
4. OpenAI Chat Model2: Tiếp tục phân tích dữ liệu để làm rõ hơn về nội dung.
5. Upload CV: Triggers cho phép ứng viên tải lên CV đầu tiên.
6. Save to Airtable: Lưu thông tin CV vào cơ sở dữ liệu Airtable.
7. Classify Document: Phân loại tài liệu CV dựa trên nội dung.
8. Upload File to Record: Gửi tệp tin CV đã được xử lý đến một bản ghi trong Airtable.
9. Form Success: Xác nhận rằng quá trình tải lên đã thành công.
10. Save to Airtable1: Lưu các thông tin khác liên quan đến đơn đăng ký vào Airtable.
11. Step 2 – Application Form: Triggers cho bước thứ hai khi ứng viên điền vào mẫu đơn.
12. Application Suitability Agent: Sử dụng AI để đánh giá tính phù hợp của ứng viên với vị trí.
13. File Upload Retry: Đưa ra tùy chọn để tải lại tệp tin trong trường hợp gặp lỗi.
14. Redirect To Step 2: Chuyển hướng đến bước thứ hai để điền đơn đăng ký.
15. Submission Success: Thông báo hoàn thành khi đơn đăng ký được gửi thành công.

🔗 Tích Hợp Chính

• extractFromFile: Trích xuất dữ liệu từ CV.
• lmChatOpenAi: Mô hình AI giúp phân tích và hiểu nội dung tài liệu.
• outputParserStructured: Chuyển đổi dữ liệu đầu ra thành định dạng có thể sử dụng.
• formTrigger: Khai thác tương tác của người dùng khi tải CV và điền đơn.
• airtable: Lưu trữ và quản lý dữ liệu ứng viên.
• textClassifier: Phân loại tài liệu dựa trên nội dung.
• httpRequest: Gửi tệp tin đã xử lý đến Airtable.
• chainLlm: Phân tích liên tiếp để đánh giá sự phù hợp với công việc.

💼 Giá Trị Doanh Nghiệp

Workflow này giải quyết vấn đề tự động hóa quá trình tuyển dụng, giúp giảm thời gian xử lý đơn đăng ký và nâng cao độ chính xác trong việc đánh giá ứng viên, từ đó tăng cường hiệu quả trong tuyển dụng.

📊 Đánh Giá Kỹ Thuật

Độ phức tạp thuộc mức trung bình với 15 nút và có nhiều kết nối giữa chúng. Điều này có thể làm tăng độ khó trong việc bảo trì, vì vậy nên tổ chức tốt luồng dữ liệu và xét nghiệm chức năng của từng nút thường xuyên. Đề xuất cải tiến bao gồm việc tối ưu hóa cấu trúc kết nối và thêm các thông báo lỗi cụ thể cho người dùng.

🏷️ Thẻ

• Tự động hóa tuyển dụng
• AI trong tuyển dụng
• Quản lý dữ liệu
• Phân tích CV
• Workflow n8n