Ce projet vise à démontrer l'utilisation de l'intégration de texte (text embeddings) pour effectuer une recherche sémantique parmi des CVs. En utilisant un modèle pré-entraîné de Sentence Transformers, nous transformons des CVs textuels en vecteurs numériques. Ensuite, nous appliquons une réduction de dimensionnalité avec PCA pour visualiser les relations entre les CVs et effectuer des recherches basées sur des requêtes spécifiques.
Ce projet démontre comment les intégrations de texte et la recherche sémantique peuvent être utilisées pour analyser et visualiser des CVs en fonction de requêtes spécifiques. Cette approche permet d'améliorer significativement la recherche de candidats pertinents dans une grande base de données de CVs. 🌟