Zara：基于大语言模型的候选人面试反馈系统
人机交互
2025-07-08 v1
摘要
本文介绍Zara，这是一个由 micro1 开发的 AI 驱动招聘支持系统，作为实际案例研究，说明大型语言模型（LLM）如何通过个性化、可扩展的面试支持提升候选人体验。传统上，招聘人员因后勤和法律限制难以提供个性化候选人反馈，导致候选人普遍不满。Zara 利用 OpenAI 的 GPT-4o，解决了上述局限性，通过动态生成个性化练习面试、进行基于对话的 AI 评估、自主提供结构化且可操作的反馈，并通过检索增强生成（RAG）系统高效回答候选人疑问。为促进透明度，我们已开源Zara生成候选人反馈的方法。
关键词
引用
@article{arxiv.2507.02869,
title = {Zara: An LLM-based Candidate Interview Feedback System},
author = {Nima Yazdani and Aruj Mahajan and Ali Ansari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.02869},
year = {2025}
}
备注
11 pages, 8 figures