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Bei talentkiwi entwickeln wir massgeschneiderte Lösungen für Personalvermittlungsagenturen und Headhunting-Unternehmen, um deren Produktivität zu steigern und Verwaltungszeit zu reduzieren.

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Fallstudie: RAG für die Kandidatensuche

Retrieval-Augmented Generation ist eine KI-gestützte Technologie, die eine effiziente Suche durch unstrukturierte Daten ermöglicht. Kandidatendaten (Lebensläufe, Anschreiben, Arbeitszeugnisse) sind von Natur aus unstrukturiert und werden in einer Vielzahl von Formaten bereitgestellt. Deshalb ist RAG perfekt für diese Anwendung geeignet. Dionitech wendet RAG auf die Kandidatensuche an und eliminiert die Notwendigkeit, unübersichtliche Datenbanken zu pflegen, und verbessert die Ergebnisgenauigkeit. Mit RAG können Sie Kandidaten auf einen Blick finden.

RAG-gestützte Kandidatensuche vs. Status Quo

RAG Kandidatensuche

Effiziente Suche durch unstrukturierte Daten

Bewältigt verschiedene Dokumentformate nahtlos

Intelligente Zuordnung basierend auf Kontext

Findet schnell relevante Kandidaten

Eliminiert die Notwendigkeit der Datenbankwartung

Aktuelle Kandidatensuche

Schwierigkeiten mit unstrukturierten Datenformaten

Begrenzt auf spezifische Dateitypen oder Formate

Verlässt sich auf exakte Schlüsselwortsuche

Zeitaufwändige manuelle Datenbanksuchen

Erfordert ständige Datenbankwartung

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