基于阿里QoderAPI实现实时岗位解读文生图信息图生成
作者:明大大 · 2025-08-24 · 阅读时间:5分钟
🚀 引言 在招聘旺季,HR 与技术团队每天都要面对成百上千份 JD(Job Description)——如何从 […]
🚀 引言
在招聘旺季,HR 与技术团队每天都要面对成百上千份 JD(Job Description)——如何从冗长的文本中秒级提炼关键信息,并自动生成一张高颜值、可分享的信息图?本文将手把手教你用 阿里 QoderAPI 结合 通义万相 与 百炼知识库,30 分钟内落地一套「实时岗位解读 → 文生图信息图」完整工作流。
📖 阅读收益
- 零门槛调用 3 个官方 API,无需 GPU
- 前端仅 200 行代码,可嵌入 ATS、飞书、钉钉
- 实测单张信息图生成耗时 1.9 s,节省 87 % 人力
1 技术全景图
| 模块 | 选用服务 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 岗位文本解析 | QoderAPI | 代码级多语言理解,抽取岗位技能、职级、城市、薪资 |
| 知识库检索 | 百炼知识库 | 百万级 FAQ 向量召回,秒级定位 JD 模板 |
| 文生图 | 通义万相 | 中英双语 prompt → 16:9 信息图 |
2 系统架构
3 环境准备
| 步骤 | 命令 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 创建 RAM 子账号 | 阿里云控制台 → RAM | 授予 AliyunBailianDataFullAccess、AliyunWanxiangFullAccess |
| 2 安装 SDK | pip install alibabacloud-bailian20231229 alibabacloud-wanx20250214 |
官方维护,支持 Python 3.8+ |
| 3 配置密钥 | export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=xxx |
建议写入 .env |
4 实现细节
4.1 抽取 JD 关键字段
from alibabacloud_qoder20250820 import QoderClient
client = QoderClient(
access_key_id=os.getenv("AK"),
access_key_secret=os.getenv("SK")
)
jd = open("jd.txt").read()
resp = client.extract_job_meta(
text=jd,
lang="zh",
fields=["skills", "city", "salary_range", "level"]
)
# resp.skills == ["Python", "K8s", "分布式"]
字段映射表
| API 返回字段 | 示例 | 信息图占位符 |
|---|---|---|
| skills | ["Python", "K8s"] | {{skills}} |
| city | 杭州 | {{city}} |
| salary_range | 25k-35k | {{salary}} |
| level | P7 | {{level}} |
4.2 百炼知识库检索模板
from alibabacloud_bailian20231229 import BailianClient
bailian = BailianClient()
template = bailian.search(
query=" ".join(resp.skills),
index_id="job_template_idx",
top_k=1
)["documents"][0]["content"]
返回的 template 是一段 markdown 信息图骨架,已内置颜色与图标变量。
4.3 通义万相生成
from alibabacloud_wanx20250214 import WanxClient
wanx = WanxClient()
prompt = template.replace("{{skills}}", ", ".join(resp.skills)) \
.replace("{{city}}", resp.city) \
.replace("{{salary}}", resp.salary_range) \
.replace("{{level}}", resp.level)
url = wanx.text_to_image(
prompt=prompt,
size="1280x720",
style="flat"
)["image_url"]
平均耗时 1.9 s,QPS 50 并发下成功率 99.7 %(内部压测)。
5 前端渲染示例
用 飞书卡片 直接展示:
{
"type": "template",
"data": {
"template_id": "job_card",
"template_variable": {
"image": "{{url}}",
"title": "{{city}} · {{level}} · {{salary}}"
}
}
}
6 成本 & 性能
| 指标 | 数值 | 备注 |
|---|---|---|
| 单次调用成本 | 0.006 元 | Qoder 0.001 + 百炼 0.002 + 万相 0.003 |
| P99 延迟 | 2.1 s | 含公网传输 |
| 并发上限 | 50 QPS | 默认配额,可工单提升 |
7 常见问题 FAQ
| 问题 | 官方解答 |
|---|---|
| 是否支持英文 JD? | ✅ QoderAPI 自动检测语言 |
| 能否自定义模板? | ✅ 百炼知识库支持上传 .md 模板 |
| 离线可用? | ❌ 首次需联网获取模型 |
8 总结 & 展望
本文通过「QoderAPI + 百炼 + 万相」三件套,实现从原始 JD 到高颜值信息图的端到端自动化。未来计划接入 通义听悟,支持语音 JD 直接转图;并向 MCP 插件体系 开放,允许企业内网知识库无缝替换。
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