修改模型

app/ai/model_config.py

@@ -41,7 +41,7 @@ class NovaChatModel:
 class ResumeExtractorModel:
     """简历解析模块"""
     # 简历结构化提取：并行提取简历文本为JSON结构
-    PARSE = LLM.DOUBAO_PRO_32K.create(temperature=0)
+    PARSE = LLM.DEEPSEEK_V4_FLASH.create(temperature=0)
 
 
 class ResumePolisherModel:

app/ai/resume_extractor_v2/prompts.py

@@ -67,7 +67,7 @@ PROFILE_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造，没
 - name：填完整姓名，原文怎么写就怎么填，不要截断或只取一个字。
 - mobileNumber：只填**一个**手机号（通常11位数字），若原文出现多个手机号只取第一个，绝不能把多个号码拼接或用逗号/顿号等连接填入；微信号必须填到wechatNumber，绝不能把微信号当手机号。
 - portfolioUrl：只填作品集/个人主页/GitHub 等链接。
-- skills：仅当简历中有明确的"技能"/"专业技能"等**独立模块**时才提取，按原文逐字填，最多5个；如果没有专门的技能模块，填[]。**不要**从工作/项目/自我评价里归纳技能，尤其不要把"团队沟通""抗压能力""责任心"等软素质描述当作技能。**证书/语言等级类（如CET-4/6、雅思、托福、GRE、计算机等级、教师资格证等）一律不计入 skills，它们只归 certificates。**
+- skills：仅当简历中有明确的"技能"/"专业技能"等**独立模块**时才提取，按原文逐字填，最多10个；如果没有专门的技能模块，填[]。**不要**从工作/项目/自我评价里归纳技能，尤其不要把"团队沟通""抗压能力""责任心"等软素质描述当作技能。**证书/语言等级类（如CET-4/6、雅思、托福、GRE、计算机等级、教师资格证等）一律不计入 skills，它们只归 certificates。**
 - certificates：填真正的**证书/证件/标准化考试成绩**，包括语言与等级类（如CET-4/6、雅思、托福、GRE、计算机等级、教师资格证、驾照等）。**不要**把竞赛奖项、荣誉称号、名次、奖学金，或工作描述里顺带提到的"认证"句子当作证书；没有填[]。
 - summary：自我评价/个人概述**正文**的字符串数组，按原文分段拆成数组元素，一个段落一个元素。不要包含板块标题（如"个人优势""自我评价"），不要把技能列表、兴趣爱好、经历内容纳入；允许轻度清理（去除乱码/水印碎片），不要改写或编造；没有填[]。
 只输出JSON，不要输出任何解释文字。"""

app/services/resume_service.py

@@ -29,6 +29,7 @@ class ResumeService:
         text = await extract_text(filename, content)
         if not text or not text.strip():
             raise ValueError("文件内容为空，无法解析")
+       # log.info(f"文件解析完成: {text}")
         log.info(f"文件解析完成，文本字符数: {len(text)}")
 
         log.info("开始AI两阶段并行结构化提取")