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
• 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. Par défaut, 8 sections s'exécutent en parallèle :

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

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

Choisir les sections à extraire

Par défaut, 8 sections sont extraites. Vous pouvez surcharger cela avec l'option sections :

// Extraire uniquement ce dont vous avez besoin — économise des tokens
const result = await parseResume(buffer, {
  model,
  sections: ['basics', 'work', 'education'],
})
 
// Extraire les 12 sections disponibles
import { ALL_SECTIONS } from '@edwinfom/resume-intel'
const result = await parseResume(buffer, {
  model,
  sections: [...ALL_SECTIONS],
})

Les 12 sections disponibles

Retry par section

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

Tentative 1 : échec — "work.0.startDate doit être au format YYYY-MM"
    ↓
Tentative 2 (avec prompt de correction) : succès
    ↓
Résultat fusionné

Observabilité

const result = await parseResume(pdfBuffer, { model })
 
console.log(result.meta.sectionsRequested)
// ['basics', 'work', 'education', 'skills', 'languages', 'projects', 'certificates', 'volunteer']
 
for (const s of result.meta.sectionResults ?? []) {
  const status  = s.success ? 'OK  ' : 'FAIL'
  const retries = s.retryCount > 0 ? ` (${s.retryCount} retries)` : ''
  console.log(`${status} ${s.section}${retries}`)
}

Désactiver la décomposition

Pour les CVs simples ou avec un outputSchema personnalisé, le mode single-shot est plus rapide :

const result = await parseResume(pdfBuffer, {
  model,
  useTaskDecomposition: false,
})