Bouw een AI CV Screening Assistent: Match Kandidaten Veilig met FlowHunt

Een Intelligente CV Screening Assistent

Ons doel was om een geautomatiseerd systeem te creëren dat kon:

1. Een vacaturebeschrijving als input accepteren.
2. Veilig verbinden met een private API die een database met CV’s van kandidaten bevat.
3. CV’s identificeren die aansluiten op de vereisten van de vacature.
4. Elk gematcht CV analyseren, de compatibiliteit beoordelen en sterke/zwakke punten ten opzichte van de functie uitlichten.
5. Een gerangschikte lijst presenteren van de meest geschikte kandidaten.

Beveiliging en Beoordelingsmodel

Het bouwen van zo’n systeem brengt verschillende uitdagingen met zich mee:

• Beveiliging: Toegang tot een private CV-database vereist het veilig omgaan met gevoelige API-sleutels en het waarborgen van dataprivacy.
• Geavanceerde Logica: CV’s matchen aan vacatureteksten is meer dan alleen zoeken op trefwoorden; het vraagt om een genuanceerd begrip en vergelijking, vaak het best uitgevoerd door AI, gevolgd door gestructureerde beoordeling.

Modulaire Opzet met ‘Run Flow’ voor Maatwerk Tools

Om de complexiteit aan te pakken en de veiligheid te vergroten, gebruikten we FlowHunt’s Run Flow component. Hiermee kunnen we een speciale, herbruikbare “sub-flow” maken die fungeert als een veilige maatwerk tool voor het uitvoeren van de CV-matching taak.

Hier volgt de opbouw:

1. De “CV Matching & Grading” Tool (Sub-Flow):

• Doel: Deze gespecialiseerde flow regelt alle interacties met de private CV-database en voert de kern van het matchen/beoordelen uit.
• Input: Ontvangt de vacaturegegevens vanuit de hoofd-flow.
• Acties:
  • Bevat een API Request component die veilig is geconfigureerd met de private API-URL, benodigde headers en authenticatiegegevens (gebruikmakend van FlowHunt’s secrets management voor de API-sleutel). Deze component haalt de CV-data van kandidaten op.
  • Bevat logica (mogelijk met een andere AI Agent binnen deze sub-flow, of een Code component) om:
    • De eisen van de vacature te vergelijken met de opgehaalde CV’s.
    • Relevante matches te identificeren.
    • Elk gematcht CV te beoordelen op criteria zoals overlap in vaardigheden, relevante ervaring, etc.
    • Sterke en zwakke punten van elke match te bepalen.
• Uitvoer: Geeft een gestructureerde lijst van gematchte kandidaten terug, inclusief hun CV-data, compatibiliteitsbeoordeling en analyse.

Conceptueel vereenvoudigd diagram van de CV Matching Sub-Flow: Input (Vacature) → API Request (Private CV DB met Secret Key) → AI Logica (Matching/Beoordeling) → Output (Gerangschikte CV-lijst).

2. De Hoofd-Orkestratie Flow:

• Doel: Regelt de gebruikersinteractie en coördineert het gehele proces.
• Input: Een Chat Input component (of vergelijkbaar) neemt de vacaturebeschrijving van de gebruiker in ontvangst.
• Actie: Gebruikt de Run Flow component om de “CV Matching & Grading” sub-flow uit te voeren, waarbij de vacaturegegevens worden doorgegeven.
• Uitvoer: Ontvangt de gestructureerde lijst van beoordeelde kandidaten uit de sub-flow en presenteert deze duidelijk aan de gebruiker via een Chat Output component (eventueel na een laatste formatting of samenvatting door een andere AI agent in de hoofd-flow).

Conceptueel vereenvoudigd diagram van de Hoofd-Flow: Chat Input (Vacature) → Run Flow (Roept CV Matching Sub-Flow aan) → Chat Output (Toont Gerangschikte Lijst).

Stapsgewijze Conceptuele Opbouw

1. Bouw de Sub-Flow (“CV Matching & Grading Tool”):

• Maak een nieuwe flow aan.
• Voeg een API Request component toe. Stel de URL, methode (bijv. POST of GET) in en – heel belangrijk – regel authenticatie via FlowHunt’s credentials/secrets-functie om je private API-sleutel veilig op te slaan.
• Voeg een AI Agents component toe om de API-respons (de CV’s) te verwerken op basis van de vacature-input. Implementeer hier je matching- en beoordelingslogica.
• Definieer de outputstructuur (bijv. een JSON-lijst van kandidaten met beoordelingen).

Bouw de Hoofd-Flow:

• Maak de hoofd-flow aan.
• Voeg Chat Input toe voor de vacature.
• Voeg de Run Flow component toe.
• Voeg Chat Output toe om de resultaten te tonen.

Configureer de Run Flow Component:

• Klik op de Run Flow component in de hoofd-flow.
• Selecteer in de instellingen de “custom_trigger” sub-flow die je hebt aangemaakt.
• Koppel de vacaturedata van de Chat Input aan de verwachte input van de sub-flow.

Koppel Outputs

Verbind de output van de Run Flow (Iterator) component (met de resultaten uit de sub-flow) aan de Chat Output component (eventueel via een tussenstap voor formatting indien nodig).

Waarom Deze Modulaire Aanpak Uitblinkt

• Beveiliging: De gevoelige API-sleutel voor de private CV-database blijft volledig binnen de sub-flow, waardoor blootstelling wordt beperkt. Toegang tot het bewerken/bekijken van deze specifieke sub-flow kan worden gecontroleerd.
• Herbruikbaarheid: De “CV Matching & Grading Tool” kan door verschillende hoofd-flows worden aangeroepen indien nodig (bijv. één getriggerd door e-mail, een andere door chat).
• Onderhoudbaarheid: Updates aan de private API of de matching-logica vereisen alleen wijzigingen in de speciale sub-flow.
• Testbaarheid: De sub-flow kan onafhankelijk worden getest, zodat de kern-API-interactie en matching-logica correct werken voordat deze wordt geïntegreerd.

Veilige, Schaalbare AI-Werving

FlowHunt, gecombineerd met strategisch gebruik van de Run Flow component, stelt je in staat geavanceerde AI-wervingstools te bouwen die veilig met private databronnen werken. Door complexe logica en gevoelige API-calls te encapsuleren in modulaire sub-flows, kun je krachtige, onderhoudbare en schaalbare oplossingen creëren om veeleisende taken zoals CV-screening en -matching te automatiseren. Deze aanpak maakt van een complexe uitdaging een beheersbare, geautomatiseerde workflow.

Begin met je eerste flow

Flowhunt heeft een team van AI flow engineers klaarstaan om je te helpen met AI-automatisering.

Probeer Flowhunt
Praat met een Expert