手把手教你用 AI 自动提取简历信息！附完整代码免费领

还在手动整理简历？
面对成百上千份格式混乱的个人简介，你是不是也想一键提取姓名、电话、工作经历？

今天，我们就带你用大模型 + FastAPI 搭建一个「简历信息提取器」，只需输入一段自由文本，AI 就能自动输出结构化 JSON 数据！

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🔍 项目效果预览

输入一段这样的自由文本：

“张伟，联系方式：138-1234-5678，邮箱 zhangwei@example.com。2020年至今在阿里巴巴集团担任高级算法工程师，此前在腾讯担任数据分析师（2018–2020）。”

AI 自动返回结构化结果：

{
  "name": "张伟",
  "phone": "138-1234-5678",
  "email": "zhangwei@example.com",
  "work_experience": [
    {
      "company": "阿里巴巴集团",
      "position": "高级算法工程师",
      "period": "2020年至今"
    },
    {
      "company": "腾讯",
      "position": "数据分析师",
      "period": "2018–2020"
    }
  ],
  "education": null,
  "skills": []
}

是不是超实用？HR、招聘系统、简历筛选工具都能直接用！

🛠️ 技术亮点

精准 Prompt 设计：引导大模型只输出纯 JSON，避免多余解释
Pydantic 强类型校验：确保输出字段严格符合预期结构
FastAPI 快速部署：自动生成 Swagger 文档，支持 RESTful 调用
兼容 SiliconFlow 等主流 API：轻松接入国产大模型服务

项目结构清晰，适合学习 & 二次开发：

resume_extractor/
├── main.py                 # FastAPI 入口
├── schemas.py              # 数据模型定义
├── ai_extractor.py         # 调用大模型 API
├── prompt_template.py      # 核心提示词模板 ✨
└── ...

其中最关键的，就是这个 精心设计的 Prompt：

“你是一个专业的简历信息提取器……仅输出 JSON，不要包含任何解释……若未提及，设为 null 或空列表……”

正是这样的指令，让 AI 从“自由发挥”变成“精准输出”。

💡 你能学到什么？

✅ 如何编写高质量 Prompt，控制大模型输出格式
✅ 如何用 Pydantic 定义结构化数据模型
✅ 如何封装大模型 API 调用逻辑
✅ 如何快速搭建生产级 AI 微服务

无论你是开发者、产品经理，还是 AI 初学者，这个小项目都能帮你打开“结构化信息提取”的大门！

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👉 操作步骤：

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🌟 写在最后

Prompt 不只是“问问题”，更是与 AI 协作的工程语言。
掌握它，你就掌握了让大模型为你打工的钥匙 🔑。

快去试试吧！有任何问题，欢迎在公众号留言交流～

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