Desarrollo y DevOps

Extraer datos de CV y generar archivo PDF automáticamente

43 nodos 293 145 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización que recibe currículos desde Telegram, los procesa con OpenAI y LLM Chain para extraer información clave como nombre, habilidades y experiencia, estructura los datos en un PDF profesional, y entrega el archivo al usuario a través de Telegram.

Cómo funciona

  1. 1.Recibir archivo de CV desde Telegram
  2. 2.Procesar el texto del documento usando OpenAI y LLM Chain para extraer datos estructurados
  3. 3.Formatear la información extraída y convertir a archivo PDF
  4. 4.Enviar el PDF generado al usuario por Telegram

Casos de uso

  • Automatizar la revisión de currículos para departamentos de selección
  • Acelerar la evaluación de candidatos en procesos de contratación
  • Generar archivos de información de empleado estandarizados programáticamente

Requisitos

  • Cuenta de OpenAI API con credenciales válidas
  • Bot o canal de Telegram configurado
  • Permisos para crear y enviar archivos

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

OpenAI Output Parser Telegram LLM Chain

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 43
Aplicaciones 4
Vistas 293
Descargas 145

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (43)

/

OpenAI Chat Model

OpenAI

#1

Convert education to HTML

Code

#2

Auto-fixing Output Parser

Output Parser Autofixing

#3

OpenAI Chat Model1

OpenAI

#4

Structured Output Parser

Output Parser Structured

#5

Convert employment history to HTML

Code

#6

Convert projects to HTML

Code

#7

Convert volunteering to HTML

Code

#8

Telegram trigger

Set

#9

Auth

If

#10

No operation (unauthorized)

No Op

#11

Check if start message

If

#12

No operation (start message)

No Op

#13

Get file

Set

#14

Extract text from PDF

Extract From File

#15

Set parsed fileds

Set

#16

Personal info

Set

#17

Technologies

Set

#18

Employment history

Set

#19

Education

Set

#20

Projects

Set

#21

Volunteering

Set

#22

Merge education and employment history

Merge

#23

Merge projects and volunteering

Merge

#24

Merge personal info and technologies

Merge

#25

Merge all

Merge

#26

Set final data

Set

#27

Convert raw to base64

Code

#28

Convert to HTML

Convert To File

#29

Generate plain PDF doc

HTTP Request

#30

Send PDF to the user

Set

#31

Sticky Note

Sticky Note

#32

Sticky Note1

Sticky Note

#33

Sticky Note2

Sticky Note

#34

Sticky Note4

Sticky Note

#35

Sticky Note5

Sticky Note

#36

Parse resume data

LLM Chain

#37

Merge other data

Merge

#38

Sticky Note6

Sticky Note

#39

Sticky Note7

Sticky Note

#40

Sticky Note8

Sticky Note

#41

Sticky Note9

Sticky Note

#42

Sticky Note10

Sticky Note

#43

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