基于人工智能的职业规划信息处理方法、系统、电子设备及存储介质

本发明涉及人工智能及自然语言处理，尤其涉及一种基于人工智能的职业规划信息处理方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着高校毕业生人数持续增长，就业竞争日趋激烈，职业规划已成为高校教育体系中不可或缺的重要环节。以大学生为代表的求职群体在职业规划中普遍面临多重困境：自我认知模糊，难以将课程项目、实习经历和技能组合转化为结构化能力画像；岗位信息来源分散，缺乏对真实企业岗位要求的系统性参照；高校就业指导资源有限，难以满足大规模个性化咨询需求；以及规划方案多停留在笼统建议层面，缺乏可落地的阶段行动计划和可追溯的匹配依据。上述因素导致大量学生的职业规划流于形式，难以有效指导求职实践。

2、目前，针对求职群体的职业规划辅助手段主要有三类。其一，传统职业测评系统，多采用标准化问卷评估性格与职业倾向，其缺陷在于问卷维度固定、无法结合用户个性化经历进行分析，且测评结果与具体岗位要求之间存在脱节。其二，基于规则匹配的简历分析系统，通过关键词匹配将用户经历与岗位要求进行比对，但关键词匹配难以处理近义词、语义泛化和跨领域技能迁移，匹配准确率较低，且无法提供匹配结论的可解释依据。其三，基于大语言模型的职业咨询方案，虽能生成较为流畅的文本建议，但由于缺少真实岗位数据约束和标准岗位画像基准，大语言模型易产生岗位推荐失准、技能差距分析泛化、发展路径缺乏行业证据等“幻觉”问题，建议内容常流于空泛。此外，部分现有方案仍以一次性信息采集和报告生成为主，报告生成后难以结合用户补充信息形成后续评估建议，缺乏职业咨询中应有的迭代优化能力。

3、因此，如何融合用户个性化经历数据、真实岗位样本与标准岗位画像，实现匹配结果可解释、路径可执行、评估可持续优化的职业规划辅助方案，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为此，本发明实施例提供了一种基于人工智能的职业规划信息处理方法、系统、电子设备及存储介质，用于解决现有职业规划方案中因缺乏真实岗位数据约束和动态交互机制而导致的岗位匹配不准确、建议泛化不可执行以及报告生成后难以结合用户补充信息形成后续评估建议的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种基于人工智能的职业规划信息处理方法，所述方法通过状态图工作流调度多个处理节点执行，包括：

3、获取用户输入信息，所述用户输入信息包括自然语言描述和/或简历文件；

4、对所述用户输入信息进行解析，生成结构化用户能力信息；

5、根据所述结构化用户能力信息确定用户的职业目标类型，并基于预先建立的岗位知识库以及所述职业目标类型进行岗位匹配，生成候选岗位；

6、在接收到用户对目标岗位的选择或确认信息后，从基础要求、职业技能、职业素养和发展潜力四个评价维度，对所述结构化用户能力信息与确认的目标岗位进行人岗量化匹配，生成人岗匹配结果；

7、根据所述人岗匹配结果生成职业路径和阶段行动计划；

8、按照预设模板生成职业发展报告；

9、在所述职业发展报告生成后，获取用户补充的对话信息，基于当前职业发展报告、结构化用户能力信息、人岗匹配结果和职业路径生成补充评估结果，并在接收到用户的报告更新指令后，将所述补充评估结果追加至职业发展报告。

10、优选地，所述对所述用户输入信息进行解析，生成结构化用户能力信息，包括：

11、对所述简历文件进行文本解析，并将解析得到的简历文本与用户输入的自然语言描述合并为待处理文本；

12、基于信息抽取节点对应的提示模板调用大语言模型，对所述待处理文本进行结构化信息抽取，得到初始能力信息；

13、基于规则补偿策略，对所述初始能力信息中缺失的字段进行补充识别，所述规则补偿策略包括正则表达式匹配、关键词字典匹配和时间信息解析中的至少一种；

14、按照预设数据结构对所述初始能力信息和补充识别结果进行字段合并及结构校验，生成所述结构化用户能力信息；

15、其中，所述结构化用户能力信息包括专业信息、学历或年级信息、求职意向信息、技术技能信息、项目经历信息、实习经历信息、证书荣誉信息、学习能力信息、沟通能力信息、创新能力信息和抗压能力信息中的多种。

16、优选地，所述岗位知识库包括真实岗位样本库、标准岗位画像库和扩展岗位参考库；

17、其中，所述真实岗位样本库包含由企业招聘数据构成的岗位记录，各岗位记录至少包括岗位名称、岗位描述和岗位技能要求；

18、所述标准岗位画像库包含岗位名称、岗位别名、专业技能要求、证书要求、职业素养要求、垂直发展路径信息和横向换岗路径信息；

19、所述扩展岗位参考库包含真实岗位样本库未充分覆盖的岗位画像，并记录画像来源和置信等级；

20、所述根据所述结构化用户能力信息确定用户的职业目标类型，并基于预先建立的岗位知识库以及所述职业目标类型进行岗位匹配，包括：

21、根据所述结构化用户能力信息确定用户的职业目标类型；

22、当用户具有明确职业目标岗位时，将所述职业目标岗位作为待匹配目标；

23、当用户仅具有职业类别或职业领域时，在对应职业类别内生成候选岗位；

24、当用户没有职业目标岗位时，根据其专业、技能、项目经历、实习经历和用户输入的职业意向信息生成候选岗位；

25、对岗位名称进行别名匹配、关键词匹配和/或语义相似度匹配，得到基准岗位画像；

26、基于所述基准岗位画像在真实岗位样本库中进行关键词检索和/或向量语义检索，召回相关岗位样本；

27、根据所述基准岗位画像、相关岗位样本、扩展岗位参考画像和岗位画像的置信等级，生成候选岗位，并接收用户从所述候选岗位中选择或确认目标岗位的信息；

28、每个候选岗位至少包括岗位名称、匹配分数、置信等级、推荐理由、已匹配技能、待补齐技能以及数据来源标识和/或岗位证据信息。

29、优选地，所述人岗量化匹配包括：

30、根据学历背景、专业背景以及求职意向一致性计算基础要求维度得分；

31、根据技术技能、工具框架、项目经历以及目标岗位核心技能的重合程度计算职业技能维度得分；

32、根据学习能力、沟通协作能力和抗压能力计算职业素养维度得分；

33、根据学习能力、创新能力以及岗位匹配分数计算发展潜力维度得分；

34、按照预设维度权重计算综合匹配分数，其中各维度权重之和为1；

35、当任一评价维度缺少有效经历信息时，为该评价维度设置证据不足标识，并采用预设中性值或限制该评价维度得分；

36、所述人岗匹配结果包括综合匹配分数、各评价维度得分、维度解释信息、匹配亮点、关键差距、已匹配技能和待补齐技能。

37、优选地，所述职业路径包括垂直发展路径和横向换岗路径；

38、其中，所述垂直发展路径根据标准岗位画像库中的岗位层级关系，生成从目标岗位向高级岗位、技术专家岗位和/或管理岗位发展的路径；

39、所述横向换岗路径根据岗位之间的技能关联关系和能力迁移关系，生成从目标岗位向相关技术领域或可迁移岗位转换的路径；

40、所述职业路径还包括目标岗位、垂直发展岗位、横向可迁移岗位以及对应的技能补齐建议；

41、所述阶段行动计划根据人岗匹配结果中的关键差距生成，并包括短期行动计划、中期行动计划、学习任务、实践任务、预期成果、评估周期和评估指标。

42、优选地，所述职业发展报告包括职业探索与人岗匹配章节、职业目标与路径规划章节、阶段行动计划章节、动态评估与调整章节以及个性化寄语章节；

43、响应于用户的报告导出请求，对待导出的职业发展报告执行完整性检查，判断报告是否包括关键信息，所述关键信息包括目标岗位、匹配分数、技能差距、阶段行动计划和评估周期；

44、当缺少所述关键信息时，输出完整性检查结果和相应的信息补充提示；

45、在完整性检查通过后，输出可编辑和/或可导出的职业发展报告。

46、优选地，所述获取用户补充的对话信息，基于当前职业发展报告、结构化用户能力信息、人岗匹配结果和职业路径生成补充评估结果，包括：

47、将当前职业发展报告、结构化用户能力信息、人岗匹配结果、职业路径以及用户补充的对话信息组成追问上下文，并基于所述追问上下文调用大语言模型生成自然追问内容；

48、获取用户对所述自然追问信息的回答，并对用户回答进行意图识别和信息量评估；

49、当所述用户回答包含项目职责、实习职责、技术栈使用情况、量化成果、岗位选择动机或其他有效补充信息时，记录所述回答；当满足预设收束条件时，根据已记录的回答生成补充评估结果；当未满足预设收束条件时，生成下一自然追问；

50、当所述用户回答的信息量低于预设阈值时，生成用于引导用户补充具体经历、个人职责、技术细节或量化结果的替代追问；

51、当接收到用户提出更换问题的请求指令时，生成替代追问；

52、当未获得有效的大语言模型输出时，采用预设回退策略生成替代追问；

53、当达到预设追问轮数或者接收到用户结束追问的指令时，终止追问并生成补充评估结果。

54、本发明实施例还提供了一种基于人工智能的职业规划信息处理系统，包括：

55、输入解析模块，用于获取用户输入信息，所述用户输入信息包括自然语言描述和/或简历文件；能力信息整理模块，用于对所述用户输入信息进行解析，生成结构化用户能力信息；岗位匹配模块，用于根据所述结构化用户能力信息确定用户的职业目标类型，基于预先建立的岗位知识库以及所述职业目标类型进行岗位匹配，生成候选岗位，以及接收用户对目标岗位的选择或确认信息；人岗匹配模块，用于在接收到用户对目标岗位的选择或确认信息后，从基础要求、职业技能、职业素养和发展潜力四个评价维度，对所述结构化用户能力信息与确认的目标岗位进行人岗量化匹配，生成人岗匹配结果；职业路径规划模块，用于根据所述人岗匹配结果生成职业路径和阶段行动计划；报告生成模块，用于按照预设模板生成职业发展报告；；

56、补充评估模块，用于在所述职业发展报告生成后，获取用户补充的对话信息，基于当前职业发展报告、结构化用户能力信息、人岗匹配结果和职业路径生成补充评估结果，并在接收到用户的报告更新指令后，将所述补充评估结果追加至职业发展报告。

57、本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器和总线系统，所述处理器和存储器通过该总线系统相连，所述存储器用于存储指令，所述处理器用于执行存储器存储的指令，以实现上述所述的基于人工智能的职业规划信息处理方法。

58、本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机软件产品，所述计算机软件产品包括若干指令，用以使得一台计算机设备执行上述所述的基于人工智能的职业规划信息处理方法。

59、从以上技术方案可以看出，本发明申请具有以下有益效果：

60、第一，提升岗位匹配的准确性与可解释性。本发明通过构建包含真实岗位样本库、标准岗位画像库和扩展岗位参考库的三层岗位知识库，并结合检索增强机制进行岗位匹配，为候选岗位推荐、技能差距分析和匹配评分提供了可追溯的真实数据来源证据，有效降低了大语言模型因缺乏真实岗位数据约束而产生的幻觉风险，提高了匹配结果的准确性和可信度。

61、第二，实现可量化的多维度人岗匹配评估。本发明从基础要求、职业技能、职业素养和发展潜力四个维度进行人岗量化匹配，生成各维度匹配得分、匹配亮点和关键差距信息，使用户能够直观理解自身与目标岗位在各方面的匹配程度及具体差距，避免了传统方案中匹配结果笼统、缺乏可解释性的问题。

62、第三，支持评估结果的动态迭代与优化。本发明在职业发展报告生成后，获取用户补充的对话信息，并生成补充评估结果，并在接收到用户的报告更新指令后，将补充评估结果追加至职业发展报告，显著提升了职业规划评估的持续优化能力和用户接受度。