自动化与智能化简历筛选已成为招聘流程提升效率的重要方向。简历文件数量庞大、信息结构多样，传统人工处理耗时费力，容易出现筛选误差。本文介绍一种基于多模型与自动化节点的智能简历筛选工作流，覆盖批量导入、文本抽取、结构化分析到语义筛查与结果导出，助力高效实现精准筛选和自动推荐。文章目录智能简历筛选核心模型Node节点工作流程应用场景开发与应用智能简历筛选本工作流围绕简历筛选与智能分析展开，整体目标是通过自动化与智能化手段提升简历处理的效率与精准度。流程覆盖从简历文件的批量加载、文本提取、信息结构化处理，到基于多模型的语义分析和筛选，实现自动提取关键信息、智能标签分类和候选人优选推荐。素材方面，仅需准备包含候选人简历的文件（如PDF、Word文档等常见格式），系统会自动完成后续的文本解析和数据处理。整个流程以直观的节点操作实现，兼容多种简历格式，降低了人工筛查的工作量，提升筛选的科学性和公正性。通过这一流程，可大幅提升招聘环节的数据处理能力，实现批量简历的自动化筛查与分析。核心模型模型名称说明BertClassifier基于BERT的文本分类模型，用于对简历文本进行标签分类和优先级筛选。ResumeNERModel简历实体识别模型，用于抽取简历中的关键信息如姓名、学校、工作经历等。Node节点
