修改简历提取方式

app/ai/resume_extractor/extractor.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """简历两阶段并行提取
 
-第一阶段：5路并行提取主表信息 + 各子表标识名（极快，输出极短）。
+第一阶段：5路并行提取主表短字段 + 各子表标识名（极快，输出极短）。
-第二阶段：N路并行提取每条子表记录的详情，description 用字母编号引用原文。
+第二阶段：N+1路并行提取每条子表记录的详情（含description原文）+ 个人信息补充（skills/certificates/summary）。
 最终组装为与原方案完全一致的 dict 结构，上下游无感知。
 """
 
@@ -24,31 +24,6 @@ from app.tool.json_helper import parse_llm_json
 _LLM_MODEL = LLM.DOUBAO_LITE_32K
 
 
-# ==================== 文本编号 ====================
-
-def _gen_alpha(n: int):
-    """生成 n 个字母编号：a,b,...,z,aa,ab,...,az,ba,..."""
-    for i in range(n):
-        yield chr(ord('a') + i) if i < 26 else chr(ord('a') + (i // 26 - 1)) + chr(ord('a') + i % 26)
-
-
-def _number_lines(text: str) -> tuple[dict[str, str], str]:
-    """按换行分割、过滤空行、字母编号，返回 (字母→原文dict, 带编号文本)"""
-    raw_lines = [line for line in text.split("\n") if line.strip()]
-    alphas = list(_gen_alpha(len(raw_lines)))
-    line_map = dict(zip(alphas, raw_lines))
-    numbered = "\n".join(f"[{a}] {line}" for a, line in zip(alphas, raw_lines))
-    return line_map, numbered
-
-
-def _resolve_desc(line_map: dict[str, str], desc_str: str | None) -> list[str]:
-    """将逗号分隔的字母编号字符串解析为原文列表"""
-    if not desc_str or not isinstance(desc_str, str):
-        return []
-    keys = [k.strip() for k in desc_str.split(",") if k.strip()]
-    return [line_map[k] for k in keys if k in line_map]
-
-
 # ==================== LLM 调用工具 ====================
 
 def _build_chain(prompt: str):
@@ -77,9 +52,9 @@ _overview_project_chain = _build_chain(OVERVIEW_PROJECT_PROMPT)
 _overview_competition_chain = _build_chain(OVERVIEW_COMPETITION_PROMPT)
 
 
-async def _extract_overview(numbered_text: str) -> dict:
+async def _extract_overview(text: str) -> dict:
     """第一阶段：5路并行提取概览信息"""
-    inp = {"text": numbered_text}
+    inp = {"text": text}
     profile, edu_names, work_names, proj_names, comp_names = await asyncio.gather(
         _safe_invoke(_overview_profile_chain, inp, "概览-个人信息"),
         _safe_invoke(_overview_education_chain, inp, "概览-教育"),
@@ -99,36 +74,36 @@ async def _extract_overview(numbered_text: str) -> dict:
 
 # ==================== 第二阶段：详情 ====================
 
-async def _extract_detail(prompt_tpl: str, name: str, numbered_text: str, label: str) -> dict | None:
+async def _extract_detail(prompt_tpl: str, name: str, text: str, label: str) -> dict | None:
-    """单条子表记录详情提取：用 name 替换 prompt 中的 {name}，发送带编号全文"""
+    """单条子表记录详情提取：用 name 替换 prompt 中的 {name}"""
     prompt = prompt_tpl.replace("{name}", name)
     chain = _build_chain(prompt)
-    return await _safe_invoke(chain, {"text": numbered_text}, label)
+    return await _safe_invoke(chain, {"text": text}, label)
 
 
-async def _extract_all_details(overview: dict, numbered_text: str) -> dict:
+async def _extract_all_details(overview: dict, text: str) -> dict:
-    """第二阶段：根据概览结果，N路并行提取所有子表记录详情 + 个人信息的skills/certificates/summary"""
+    """第二阶段：根据概览结果，N+1路并行提取所有子表记录详情 + 个人信息补充"""
     tasks: list = []
-    task_meta: list[tuple[str, int]] = []  # (模块名, 索引) 用于结果归位
+    task_meta: list[tuple[str, int]] = []
 
-    # profile 的 skills/certificates/summaryLines
+    # profile 补充：skills/certificates/summary
-    tasks.append(_extract_detail(DETAIL_PROFILE_PROMPT, "", numbered_text, "详情-个人信息补充"))
+    tasks.append(_extract_detail(DETAIL_PROFILE_PROMPT, "", text, "详情-个人信息补充"))
     task_meta.append(("profile_extra", 0))
 
     for i, name in enumerate(overview["education"]):
-        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_EDUCATION_PROMPT, name, numbered_text, f"详情-教育-{name}"))
+        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_EDUCATION_PROMPT, name, text, f"详情-教育-{name}"))
         task_meta.append(("education", i))
     for i, name in enumerate(overview["work"]):
-        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_WORK_PROMPT, name, numbered_text, f"详情-工作-{name}"))
+        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_WORK_PROMPT, name, text, f"详情-工作-{name}"))
         task_meta.append(("work", i))
     for i, name in enumerate(overview["internship"]):
-        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_INTERNSHIP_PROMPT, name, numbered_text, f"详情-实习-{name}"))
+        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_INTERNSHIP_PROMPT, name, text, f"详情-实习-{name}"))
         task_meta.append(("internship", i))
     for i, name in enumerate(overview["project"]):
-        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_PROJECT_PROMPT, name, numbered_text, f"详情-项目-{name}"))
+        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_PROJECT_PROMPT, name, text, f"详情-项目-{name}"))
         task_meta.append(("project", i))
     for i, name in enumerate(overview["competition"]):
-        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_COMPETITION_PROMPT, name, numbered_text, f"详情-竞赛-{name}"))
+        tasks.append(_extract_detail(DETAIL_COMPETITION_PROMPT, name, text, f"详情-竞赛-{name}"))
         task_meta.append(("competition", i))
 
     results = await asyncio.gather(*tasks)
@@ -140,22 +115,19 @@ async def _extract_all_details(overview: dict, numbered_text: str) -> dict:
 
 # ==================== 组装 ====================
 
-def _assemble(overview: dict, details: dict, line_map: dict[str, str]) -> dict:
+def _assemble(overview: dict, details: dict) -> dict:
     """将两阶段结果组装为与原方案一致的 dict 结构"""
     profile = overview["profile"]
-    # 合并第二阶段提取的 skills/certificates/summaryLines
     profile_extra = details.get("profile_extra", [{}])[0] if details.get("profile_extra") else {}
     profile["skills"] = profile_extra.get("skills") or []
     profile["certificates"] = profile_extra.get("certificates") or []
-    summary_str = profile_extra.get("summaryLines")
+    profile["summary"] = profile_extra.get("summary")
-    summary_texts = _resolve_desc(line_map, summary_str)
-    profile["summary"] = "\n".join(summary_texts) if summary_texts else None
     result = dict(profile)
     for module in ("education", "work", "internship", "project", "competition"):
         items = []
         for item in details.get(module, []):
-            desc_str = item.pop("descLines", None)
+            if not item.get("description"):
-            item["description"] = _resolve_desc(line_map, desc_str)
+                item["description"] = []
             items.append(item)
         result[module] = items
     return result
@@ -165,17 +137,14 @@ def _assemble(overview: dict, details: dict, line_map: dict[str, str]) -> dict:
 
 async def extract_all(text: str) -> dict:
     """两阶段并行提取简历，返回与原方案完全一致的结构化数据"""
-    line_map, numbered_text = _number_lines(text)
-    log.info(f"文本编号完成，共 {len(line_map)} 行")
-
     log.info("第一阶段：5路并行概览提取")
-    overview = await _extract_overview(numbered_text)
+    overview = await _extract_overview(text)
     log.info(f"概览完成 - 教育:{len(overview['education'])} 工作:{len(overview['work'])} 实习:{len(overview['internship'])} 项目:{len(overview['project'])} 竞赛:{len(overview['competition'])}")
 
     total = sum(len(overview[m]) for m in ("education", "work", "internship", "project", "competition"))
-    log.info(f"第二阶段：{total}路并行详情提取")
+    log.info(f"第二阶段：{total + 1}路并行详情提取")
-    details = await _extract_all_details(overview, numbered_text)
+    details = await _extract_all_details(overview, text)
 
-    result = _assemble(overview, details, line_map)
+    result = _assemble(overview, details)
     log.info("两阶段提取完成，数据组装完毕")
     return result

app/ai/resume_extractor/prompts.py

@@ -1,41 +1,41 @@
 """简历两阶段提取 Prompt
 
-第一阶段（概览）：5路并行，只提取主表短字段和子表标识名，不提取 description。
+第一阶段（概览）：5路并行，只提取主表短字段和子表标识名。
-第二阶段（详情）：N路并行，每条子表记录单独提取全部字段，description 用字母编号引用。
+第二阶段（详情）：N路并行，每条子表记录单独提取全部字段，description 直接输出原文。
 花括号用 {{ }} 转义，避免被 ChatPromptTemplate 当作变量。{name} 为运行时替换的记录标识名。
 """
 
 # ==================== 第一阶段：概览提取 ====================
 
-OVERVIEW_PROFILE_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造，没有的填null。
+OVERVIEW_PROFILE_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造，没有的填null。
 从中仅提取个人基本信息（不含技能、证书、自我评价），输出JSON：
 ```json
 {{ "name": "姓名", "email": "邮箱", "mobileNumber": "手机号", "city": "所在城市", "wechatNumber": "微信号", "portfolioUrl": "作品集链接" }}
 ```
 规则：只提取以上6个字段，不提取skills/certificates/summary/经历。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-OVERVIEW_EDUCATION_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+OVERVIEW_EDUCATION_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 从中仅提取教育经历的学校名称列表，输出JSON数组：
 ```json
 ["北京大学", "清华大学"]
 ```
 规则：只提取学校名称，不提取其他字段。没有输出[]。只输出JSON。"""
 
-OVERVIEW_WORK_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+OVERVIEW_WORK_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 从中仅提取工作经历和实习经历的公司名称列表，输出JSON：
 ```json
 {{ "work": ["阿里巴巴", "腾讯"], "internship": ["字节跳动"] }}
 ```
 规则：标注"实习"的归internship，其余归work。只提取公司名称。没有填[]。只输出JSON。"""
 
-OVERVIEW_PROJECT_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+OVERVIEW_PROJECT_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 从中仅提取项目经历的项目名称列表，输出JSON数组：
 ```json
 ["订单系统重构", "支付网关"]
 ```
 规则：只提取项目名称，不提取其他字段。没有输出[]。只输出JSON。"""
 
-OVERVIEW_COMPETITION_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+OVERVIEW_COMPETITION_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 从中仅提取竞赛/获奖经历的竞赛名称列表，输出JSON数组：
 ```json
 ["ACM区域赛", "数学建模大赛"]
@@ -44,44 +44,44 @@ OVERVIEW_COMPETITION_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。
 
 # ==================== 第二阶段：详情提取 ====================
 
-DETAIL_EDUCATION_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_EDUCATION_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 请提取"{name}"这条教育经历的详细信息，输出JSON：
 ```json
-{{ "school": "学校", "major": "专业", "degree": "学历", "studyType": "全日制/非全日制", "startDate": "2020.09", "endDate": "2024.06", "descLines": "e,f,g" }}
+{{ "school": "学校", "major": "专业", "degree": "学历", "studyType": "全日制/非全日制", "startDate": "2020.09", "endDate": "2024.06", "description": ["原文描述段落1", "原文描述段落2"] }}
 ```
-规则：descLines填描述内容对应的字母编号逗号分隔。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
+规则：description填该经历的描述原文段落数组。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-DETAIL_WORK_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_WORK_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 请提取"{name}"这条工作经历的详细信息，输出JSON：
 ```json
-{{ "companyName": "公司", "position": "职位", "startDate": "2024.07", "endDate": "2025.03", "descLines": "h,i,j" }}
+{{ "companyName": "公司", "position": "职位", "startDate": "2024.07", "endDate": "2025.03", "description": ["原文描述段落1", "原文描述段落2"] }}
 ```
-规则：descLines填描述内容对应的字母编号逗号分隔。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
+规则：description填该经历的描述原文段落数组。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-DETAIL_INTERNSHIP_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_INTERNSHIP_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 请提取"{name}"这条实习经历的详细信息，输出JSON：
 ```json
-{{ "companyName": "公司", "position": "职位", "startDate": "2023.06", "endDate": "2023.09", "descLines": "p,q,r" }}
+{{ "companyName": "公司", "position": "职位", "startDate": "2023.06", "endDate": "2023.09", "description": ["原文描述段落1", "原文描述段落2"] }}
 ```
-规则：descLines填描述内容对应的字母编号逗号分隔。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
+规则：description填该经历的描述原文段落数组。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-DETAIL_PROJECT_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_PROJECT_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 请提取"{name}"这条项目经历的详细信息，输出JSON：
 ```json
-{{ "companyName": "所属公司", "projectName": "项目名", "role": "角色名称", "startDate": "2023.03", "endDate": "2023.12", "descLines": "u,v,w" }}
+{{ "companyName": "所属公司", "projectName": "项目名", "role": "角色名称", "startDate": "2023.03", "endDate": "2023.12", "description": ["原文描述段落1", "原文描述段落2"] }}
 ```
-规则：role只填简短角色名。descLines填描述内容对应的字母编号逗号分隔。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
+规则：role只填简短角色名。description填该经历的描述原文段落数组。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-DETAIL_COMPETITION_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_COMPETITION_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 请提取"{name}"这条竞赛/获奖经历的详细信息，输出JSON：
 ```json
-{{ "competitionName": "竞赛名", "award": "获奖情况", "awardDate": "2023.07", "descLines": "ae,af" }}
+{{ "competitionName": "竞赛名", "award": "获奖情况", "awardDate": "2023.07", "description": ["原文描述段落1"] }}
 ```
-规则：descLines填描述内容对应的字母编号逗号分隔。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
+规则：description填该经历的描述原文段落数组。时间格式YYYY.MM。没有的填null。只输出JSON。"""
 
-DETAIL_PROFILE_PROMPT = """简历文本每行以 [字母编号] 开头。严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
+DETAIL_PROFILE_PROMPT = """严格根据简历原文提取，不要猜测或编造。
 从中提取技能标签、证书和自我评价/个人概述，输出JSON：
 ```json
-{{ "skills": ["技能1"], "certificates": ["证书1"], "summaryLines": "k,l,m" }}
+{{ "skills": ["技能1"], "certificates": ["证书1"], "summary": "自我评价原文" }}
 ```
-规则：skills优先提取简历中明确标注的"技能"/"专业技能"等模块内容，最多16个。certificates填证书数组。summaryLines填自我评价/个人概述对应的字母编号逗号分隔。没有的填null，数组填[]。只输出JSON。"""
+规则：skills优先提取简历中明确标注的"技能"/"专业技能"等模块内容，原文有什么填什么；如果简历中没有专门的技能模块，则从全文归纳核心技能，最多8个。certificates填证书数组。summary填自我评价/个人概述原文。没有的填null，数组填[]。只输出JSON。"""