Décomposition par section

Le problème de l'extraction en un seul appel

Demander à un seul appel LLM de remplir l'intégralité du schéma JSON Resume pose plusieurs problèmes :

• Charge cognitive élevée — le modèle doit simultanément extraire les coordonnées, l'historique professionnel, la formation, les compétences, les langues et les projets depuis un long document
• Écho de schéma — les petits modèles génèrent une structure syntaxiquement parfaite mais vide
• Pollution inter-sections — les projets se retrouvent dans l'expérience professionnelle, les langues dans les compétences
• Gaspillage de tokens — le texte complet du CV est envoyé une fois, mais la plupart est non pertinent pour chaque section

Comment fonctionne la décomposition

resume-intel exécute des extractions parallèles et ciblées par section :

Texte du CV
    ↓
┌──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┬──────────┐
│  basics  │   work   │education │  skills  │languages │ projects │
│  prompt  │  prompt  │  prompt  │  prompt  │  prompt  │  prompt  │
│  schéma  │  schéma  │  schéma  │  schéma  │  schéma  │  schéma  │
│maxTokens │maxTokens │maxTokens │maxTokens │maxTokens │maxTokens │
└──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┴──────────┘
    ↓           ↓           ↓           ↓           ↓           ↓
  résultat   résultat   résultat   résultat   résultat   résultat
    ↓
  fusion → déduplication → validation → retour

Chaque section s'exécute en parallèle. Un échec dans une section ne bloque pas les autres.

Limites de tokens par section

Chaque section a une limite maxTokens calibrée pour éviter la continuation infinie :

Retry par section

Si une section échoue la validation Zod, elle réessaie indépendamment avec l'erreur spécifique renvoyée au LLM :

Tentative d'extraction section 1
    ↓ échec validation
"Le champ 'work.0.startDate' doit être une chaîne au format YYYY-MM"
    ↓
Tentative d'extraction section 2 (avec prompt de correction)
    ↓ succès
Résultat fusionné

Un mauvais résultat pour languages ne cause pas le retry de work — seul languages réessaie.

Observabilité

const result = await parseResume(pdfBuffer, { model })
 
for (const section of result.meta.sectionResults ?? []) {
  console.log(`${section.section}: ${section.success ? '✅' : '❌'}`)
  if (section.retryCount > 0) {
    console.log(`  → ${section.retryCount} retry(s) nécessaire(s)`)
  }
  if (section.error) {
    console.log(`  → Erreur: ${section.error}`)
  }
}

Désactiver la décomposition

Pour les CVs simples à une colonne, l'extraction en un seul appel est plus rapide :

const result = await parseResume(pdfBuffer, {
  model,
  useTaskDecomposition: false, // un seul appel LLM
})

Configurer les retries

const result = await parseResume(pdfBuffer, {
  model,
  maxRetries: 2, // limite de retry par section (défaut: 3)
})