候选人问卷分析与自动评分工作流 - n8n自动化招聘评估系统
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## 概述

这个n8n工作流实现了候选人问卷的自动化评估和评分系统。通过整合Google Sheets、Azure OpenAI GPT-4模型和智能数据处理节点,该系统能够实时监控新问卷提交,自动分析候选人回答,并生成综合评分。

## 工作流程

### 1. 实时监控问卷提交
– **Monitor New Questionnaire Responses** 节点每分钟检查Google Sheets中的新问卷提交
– 监控”BD Questionarie”电子表格的”Form Responses 1″工作表
– 自动触发处理流程,确保无响应遗漏

### 2. AI智能评估
– **AI Questionnaire Evaluator** 节点使用Azure OpenAI GPT-4o-mini模型分析候选人回答
– 评估标准包括:知识深度、问题解决能力和沟通清晰度
– 针对特定问题进行分析:
– “什么是业务开发?”
– “什么是SWOT分析?”

### 3. 数据处理与解析
– **Parse AI Evaluation Results** 节点清理AI输出,移除JSON代码围栏
– 安全解析JSON结构,处理解析错误
– 输出标准化的问卷分数和关键见解

### 4. 候选人数据集成
– **Lookup Candidate Profile Data** 节点从”Resume store”数据库检索现有候选人信息
– 将问卷响应与现有候选人记录匹配
– 整合多个评估来源的数据

### 5. 综合评分计算
– **Calculate Combined Scores** 节点计算最终分数
– 最终分数 = 现有分数 + 问卷分数(0-30分)
– 创建两个新数据字段:最终分数和问卷分数

### 6. 数据库更新
– **Update Candidate Database** 节点将结果保存到候选人数据库
– 使用姓名匹配进行记录识别
– 维护现有候选人数据,同时添加新评分

## 技术特点

– **实时处理**:每分钟监控新提交,立即评估
– **AI驱动评估**:使用GPT-4o-mini进行智能分析
– **结构化输出**:标准JSON格式,包含分数和关键见解
– **数据集成**:结合问卷和简历评估
– **自动化流程**:端到端自动化,无需人工干预

## 配置选项

– **可定制问题**:可根据职位要求调整问卷问题
– **评分权重**:问卷占30分,与现有评估结合
– **监控频率**:可调整轮询间隔
– **评估标准**:知识深度40%,问题解决30%,沟通清晰度30%

## 应用场景

– 招聘流程自动化
– 候选人初步筛选
– 大规模招聘活动
– 标准化评估流程
– 数据驱动的招聘决策

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