TextKernel TextKernel ist ein weltweit führender Anbieter von KI-Technologie für die Personalbeschaffung und bietet Lösungen für mehr als 2.500 Unternehmen und Personalvermittler weltweit. Ihr Fachwissen liegt in der intelligenten Informationsextraktion, der Suche und der Matching-Technologie für die Talentgewinnung.
Herausforderung
Die Verarbeitung großer Mengen von Lebensläufen erfordert erhebliche Rechenleistung, was zu hohen Betriebskosten führen kann. TextKernel wollte herausfinden, ob die großen Sprachmodelle von Amazon Bedrockdie gleiche oder eine bessere Parsing-Qualität liefern und gleichzeitig die Verarbeitungszeit und die Kosten reduzieren können.
Das Unternehmen benötigte eine skalierbare, kosteneffiziente Lösung für die Extraktion strukturierter Daten aus Lebensläufen, die gleichzeitig eine konsistente Leistung und eine qualitativ hochwertige Ausgabe in großem Umfang gewährleistet.
Lösung
Firemind entwickelte ein Proof-of-Concept unter Verwendung von Amazon Bedrock , um einen Chain-of-Thought-Extraktionsprozess zu erstellen. Bei diesem Ansatz wurden benutzerdefinierte Eingabeaufforderungen verwendet, um wichtige Lebenslaufdatenfelder zu identifizieren und zu extrahieren und sie in Amazon DynamoDB für einen schnellen Abruf zu speichern.
Die Architektur nutzte Amazon S3 für die Datenaufnahme, AWS Lambda für die Verarbeitung und AWS Step Functions für die Workflow-Automatisierung - und lieferte ein System, das CV-Parsing in großen Mengen mit reduzierter Latenz und geringeren Kosten durchführen kann.
Genutzte Dienste
- Amazon Bedrock
- AWS Lambda
- Amazon DynamoDB
- Amazon S3
Die Ergebnisse
- 40 % Kostenreduzierung im Vergleich zu OpenAI-Modellen
- 2x schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit
- Beibehaltung oder Verbesserung der Parsing-Qualität
- Vollständig skalierbar für hochvolumige Workloads
- Verkürzte Reaktionszeiten im Betrieb
