深度洞察与精确匹配：基于HAI部署DeepSeekR1的公考岗位推荐与智能分析

深度洞察与精确匹配：基于HAI部署DeepSeekR1的公考岗位推荐与智能分析

一、引言

1.1 背景与目的

近年来，公务员考试与事业单位招聘在中国社会中持续保持高热度，吸引了数量庞大的考生和应聘者。对于很多人而言，成功考取一份稳定且具有发展前景的“公职”是颇具吸引力的选择。然而，每年各地发布的职位公告数量众多、类别多样，且不同岗位在学历、专业、工作经历等方面的要求不尽相同。面对海量信息，考生往往需要投入大量时间和精力去筛选自己符合资格、感兴趣或具有发展空间的岗位，这一过程既繁琐又容易出错。

在这种背景下，如何利用人工智能技术来快速、精准地为考生筛选出合适的公职岗位成为了重要的研究和应用方向。一些专业培训机构和互联网平台虽提供了各类职位筛选工具，但往往停留在“关键词匹配”或“简单条件筛选”的层面，无法根据考生个人特点与岗位细节进行深度分析，因而难以给出个性化、可操作性强的建议。

为了解决这一痛点，本文将以DeepSeekR1大模型为核心，探讨其在智能化公考岗位咨询助手中的应用方法与实践价值。DeepSeekR1具备深度的中文理解与上下文分析能力，可对不同岗位的职责、报考条件、发展方向等进行更为细腻的语义解析，从而在海量职位表中精准地检索并匹配适合考生的岗位，帮助个人快速作出有效决策。

举个案例：

• 小王是某高校中文专业的大四学生，希望报考与文字工作或宣传相关的公职岗位，但又担心自己专业优势无法得到充分发挥。传统的做法是，小王需要逐一对比各省市的职位表，查看是否有与“中文”或“宣传”相关的岗位，并且还要核对自己是否满足户籍、工作经历等限制条件。这个过程费时费力，而且容易出现遗漏。

• 若有一款智能咨询助手，只需让小王输入自身专业、兴趣方向以及对岗位的偏好（如是否接受异地工作、是否更注重职业晋升等），系统就能自动分析各地职位表，并根据岗位职责、关键词、相似度等进行推荐。在后台，这套系统依赖的正是像DeepSeekR1这类能够深入理解自然语言的大模型，通过多维度信息匹配为用户提供个性化建议。

借助这样的智能化咨询助手，考生不仅能节省大量筛选时间，还能得到更符合自身需求的岗位匹配建议，从而大幅提升报考效率与成功概率。

1.2 DeepSeekR1概述

DeepSeekR1是专门面向中文场景的大模型，能够在处理公考岗位信息时展现出以下主要优势：

1. 强大的语义理解能力 DeepSeekR1在预训练过程中利用了海量中文数据，具备对中文文本语义、上下文以及专业术语的深度理解能力。例如，面对“综合管理”与“综合执法”这样的相似概念时，传统模型可能会混淆，但DeepSeekR1则能结合上下文以及岗位说明做出更准确的区别，帮助系统在推荐岗位时更精准地匹配考生需求。

2. 对岗位职责与能力需求的深度解析 公务员与事业单位的岗位描述通常包含多个条件维度，如学历、专业、工作经历、政治面貌、执业资格等。DeepSeekR1可以针对这些描述进行分层理解，并识别出其中的隐性关联信息。例如，某些行政管理岗位虽然表面要求“行政管理专业”，但在实操中对语言文字功底也有较高要求，大模型能够根据上下文理解与经验来判断考生是否具备可迁移技能，以此生成更全面的匹配度报告。

3. 实现快速批量匹配和个性化推荐 在对职位表进行结构化与语义化处理后，DeepSeekR1可对数万甚至数十万条职位数据进行快速检索和分析。相比人工“挨个查询”，智能系统能通过自然语言处理、语义相似度计算等技术，实现更大规模和更高效率的岗位推荐。考生只要提供主要背景信息和个人倾向，系统便可给出相对准确的候选岗位列表，并对推荐理由、报考限制等做出解释说明。

实际运用场景：

• 某些机构或个人开发基于DeepSeekR1的“公考岗位参谋”小程序。当有大量考生提交个人资料后，系统在后台自动调用大模型，快速完成职位解析与推荐，并以图表或文字形式反馈给用户。

• 考生能够在页面看到“专业与岗位匹配度”“工作经历与岗位需求相符度”等可视化指数，不仅省去繁琐的查询，也能更科学地评估报考成功率。

通过以上方式，DeepSeekR1所具备的语义理解和上下文分析优势不仅满足了中文公考场景的复杂性需求，也在很大程度上改善了以往信息检索与简单筛选难以应对的“个性化匹配”难题。正是基于这一核心能力，后续章节将进一步介绍如何利用DeepSeekR1来构建、部署以及评估一套完善的公考岗位咨询助手。借助它，考生能够更从容地完成“选岗”环节的工作，为最后的复习与考试赢得宝贵的时间与资源。

二、DeepSeekR1在中文场景下的应用基础

2.1 对中文岗位及职责的理解

要实现公考岗位的智能推荐和咨询，首先需要模型能够准确理解岗位名称、职责描述以及报考要求。从技术层面来说，这要求大模型具备深度语义分析能力，能够对诸如“行政管理”“综合执法”“法务专员”“信息技术岗”等不同类型的岗位信息进行正确解析。

2.1.1 深度语义分析在岗位匹配中的作用

传统的信息检索方法大多依赖简单的关键词匹配。例如，如果考生输入“行政管理”，系统就只会检索含有“行政管理”字样的职位描述。这样容易导致以下问题：

• 关键词不全：有些职位可能没有显式地标注“行政管理”字样，但实际上工作内容却涉及大量行政工作；

• 模糊匹配不准确：一些岗位的名字可能包含“行政”一词，但具体职责却并非常规行政管理工作。

DeepSeekR1通过大规模中文语料的预训练与微调，学到了对自然语言的深度语义理解能力。换言之，模型在看到“协助上级领导进行文档管理、会议安排及综合事务处理”这类描述时，也能意识到这个岗位属于“行政管理”范畴，而不需要我们在文本中显式出现“行政”或“行政管理”字样。

比如：某职位表描述“负责政府机关或事业单位日常综合事务管理、文件起草、会议筹备等”。尽管表面看不到“行政管理”的关键词，但DeepSeekR1会识别出这份工作的核心职责属于行政范畴，因此在考生有意向从事行政类工作时，会把该职位列入推荐名单。

2.1.2 大规模中文语料在模型训练与微调中的作用

DeepSeekR1之所以能够对岗位信息进行准确解析，离不开背后海量中文语料的支撑。常见的中文训练数据包括：

• 职位表：全国各省市发布的公务员、事业单位招聘公告与职位清单；

• 公告信息：如招聘公告、政策说明、考试政策解读文章等；

• 岗位分析文章：有些公考辅导机构或咨询机构会撰写针对某些职位的解读与经验分享文章，提供了大量“半结构化”或非官方视角的岗位说明；

• 各类中文互联网文本：包括论坛、问答平台、新闻报道等，帮助模型学习中文语句表达、专业术语使用场景等。

在使用这些数据进行微调时，开发团队通常会采取以下步骤：

1. 数据清洗与标注：清理无关或低质量的文本，标注岗位分类、关键能力需求等标签；

2. 针对领域词汇的扩展：将各种公考常见词、政策用语和岗位术语加入模型词表或特征表；

3. 多任务训练：同时让模型进行阅读理解、文本分类、序列标注等不同任务，以提升其在解读职位和理解报考要求时的准确性。

通过这一系列操作，DeepSeekR1在中文公考场景下的“感知力”会更加敏锐，能更好地支持后续的岗位推荐与咨询功能。

2.2 对不同职位职责的精细化理解

在公务员考试或事业单位招聘中，不同岗位往往对应着不同专业背景和工作内容要求。以常见的职位分类为例：行政管理类、财会类、法律类、综合管理类、技术支持类等，各自职责侧重不同，对应的报考条件也往往存在差异。

2.2.1 常见的典型岗位职责示例

1. 行政管理类

   • 工作内容：撰写文件、接待来访、会议组织和协调、综合事务处理等；

   • 主要需求：良好的文字功底、组织协调能力。

2. 财会类

   • 工作内容：预算编制、财务审计、成本管控、税务处理等；

   • 主要需求：财会专业背景、会计从业资格证、或审计、税务等相关专业证书。

3. 法律类

   • 工作内容：法务咨询、合同审核、案件办理、对外法律文书起草等；

   • 主要需求：法律专业、司法考试通过或律师执业资格。

4. 综合管理类

   • 工作内容：既可能涉及行政管理，也包括业务协调、项目督办等；

   • 主要需求：较广泛的综合能力和一定的跨部门沟通技能。

5. 技术支持类

   • 工作内容：系统维护、数据分析、网络安全等；

   • 主要需求：计算机或相关技术专业背景，具备一定编程或系统运维经验。

2.2.2 大模型如何区分与理解职位职责差异

利用DeepSeekR1，系统可对职位描述进行向量化或特征化处理。例如，模型会将“财务报表、预算管理、税务筹划”等词语在“财会类”中判定为高权重关键术语；对“法务咨询、合同审查、出庭应诉”等词语判定为“法律类”核心职责。

在实践中，当招聘公告中的描述较为笼统时，DeepSeekR1也能结合大量训练语料中的相似表达，去推断岗位需求。例如，公告里说：“负责单位内部资金调度和财务事项审批。”虽然未直接提到“财务会计”这几个字，但模型可以通过上下文理解，这属于财会类工作范畴。这样一来，便能在后端进行更灵活的岗位类型标注和特征提取。

2.2.3 行业术语与专业术语识别

有些岗位的名字相似、职责看似重叠，但实际上所处行业不同，具体需求也会截然不同。比如“技术支持”岗位，在互联网企业、政府信息中心、医疗系统等领域可能针对的技术栈或业务系统差异巨大。DeepSeekR1通过大规模中文预训练，具备比较强的行业术语与专业术语识别能力。

• 当模型检测到诸如“大数据平台运维”“网络安全审核”“Linux系统管理”等关键词时，会更倾向于对这些岗位打上“IT技术支持”的标签；

• 若检测到“计算机硬件维护”“机房管理”等描述，又会细分到偏硬件或机房运维的技术岗。

通过这种“精细化理解”，大模型能够帮助系统在岗位分类和职责划分上更精准，为后续推荐时的“严丝合缝”打下坚实基础。

2.3 中文语言处理中的挑战和应对

中文语言处理一直有其独特的难点，例如中文分词、同义词识别、歧义消解等。对于公考岗位这种高精度场景来说，如果模型无法妥善解决这些问题，就可能导致岗位信息理解不准确，从而影响推荐效果。

2.3.1 中文分词挑战

中文与英文不同，没有天然的空格来分割词汇。一句如“财会负责人事宜需要确认”的文字，模型需要决定在哪里进行切分：

• “财会负责 / 人事 / 宜 / 需要 / 确认”；

• “财会 / 负责人 / 事宜 / 需要 / 确认”；

• ……

不同的分词方式直接影响系统对句子语义的理解。DeepSeekR1在经过大量文本训练后，往往能够学到更符合人类习惯的分词方式，同时也通过上下文推断来自动校正某些模糊切分。

image-20250207220317787

2.3.2 同义词识别

同一个岗位可能有多种表述方式，比如：“财务岗”“财会岗”“会计岗位”在许多语境下指的都是财会相关职责。如果模型只停留在“字符串匹配”的层面，必然无法全面捕捉。DeepSeekR1通过海量学习，能建立词语之间的关联度向量，把这些表达识别为相近或相同的概念，确保不会因为描述差异而漏掉与考生需求匹配的岗位。

应用示例：在职位表中，许多岗位描述“财务管理”，而考生填写的专业是“会计学”。两个概念文字不同，但模型通过同义词识别与领域知识知道二者的专业背景高度重合，从而成功完成匹配。

2.3.3 歧义消解

在中文中，歧义常常出现。例如，“行政管理”既可以表示岗位类型，也可能出现在一句话的更泛化表达中：“需要适应各种行政管理流程”。另一种常见的歧义是多义词或人名、地名混淆。DeepSeekR1借助上下文和对词语历史出现频次、语义分布的学习，能够较为准确地猜测作者的真实意图，从而在分析岗位信息时大大减少误判。

2.3.4 DeepSeekR1的应对策略

• 大规模预训练：基于广泛、多领域的中文数据，确保模型掌握丰富的语言现象和表述方式；

• 微调策略：针对公考招聘这一特定领域进行微调，使模型对常见职位、招聘公告格式、常用的资格要求等有更敏锐的识别能力；

• 多任务学习：同时学习文本分类、问答、填空等任务，让模型在不同语言情境下都能保持稳定的语义理解能力；

• 持续迭代：根据用户反馈、职位更新，以及每年公考公告的新变化，对模型进行定期更新与校正。

三、公考岗位咨询助手的核心功能设计

3.1 需求分析：考生和招聘方的痛点

3.1.1 考生的困惑与需求

岗位需求认知不足

• 许多考生虽然有专业背景，但并不清楚自己所学与岗位需求是否匹配。比如，某些人以为只要学过计算机就能报考所有“技术支持”类职位，实际上很多岗位对具体技能如网络运维、数据库管理等有细分要求。

• 缺乏对岗位工作内容、职业发展空间的了解，导致考生在选择上犹豫不决。

无法精准判断报考条件

• 公务员或事业单位的职位表常包含“户籍限制”“政治面貌要求”“专业方向”“是否需基层服务经历”等多重条件，考生若要逐条核对，费时费力且易出错。

• 当遇到一些模糊表述或特殊限制（如“X年内有相应领域工作经验”），考生很难快速判断自己是否符合条件。

对匹配度缺乏系统认识

• 大多数考生只能凭借个人主观判断或粗略浏览职位表来决定报考方向，容易漏掉适合自己的职位，也可能在热门岗位上盲目竞争。

3.2 功能设计一：对个人用户条件和想法的分析

实现智能推荐之前，系统首先需要从考生提供的个人信息中提取关键要素，并结合其自身偏好进行初步筛选。

3.2.1 输入数据及特征提取

• 个人学历：如专科、本科、研究生；专业是否与岗位相关；

• 专业背景：财会、法律、行政管理、计算机等；

• 年龄与工作经验：有无相关工作经历，是否符合“应届生”“基层工作经验”等要求；

• 兴趣倾向与发展方向：希望投身管理、财务、技术、或其他领域，是否接受异地工作；

• 其他约束：政治面貌、资格证书（如律师证、会计证）等。

比如：小李毕业于经济学专业，有两年银行柜面工作经验，但他对财会岗位和综合管理岗位都感兴趣，不确定哪一类更适合报考。此时，系统接收到的输入数据包括“小李：本科，经济学专业，两年银行工作经验，希望发展方向：稳健、有晋升空间”，就能在后续自动进行特征提取。

3.2.2 利用大模型进行语义解析

DeepSeekR1在获取考生信息后，会利用以下机制进行深入分析：

1. 关键词识别：从“经济学”“银行柜面”“稳健岗位”中提取出核心概念；

2. 同义词和上下文理解：将考生的“稳健”需求与岗位“稳定编制”特征做关联；

3. 领域知识映射：判断考生的经济学背景是否有助于报考财政、金融监管类岗位，为后续推荐提供依据。

3.2.3 匹配度打分与契合度分析

在完成数据解析后，系统会进行初步筛选，给考生的各项信息与不同类型岗位需求进行对比评估，生成一个“匹配度打分”或“契合度分析”。

• 硬性条件匹配：是否符合年龄、学历、专业、工作年限等限制；

• 兴趣偏好匹配：若考生明确想从事文字工作，系统对以“文书写作”为主要职责的岗位分值更高；

• 潜力分析：有时考生的专业和经历并不完全对口，但从能力角度看仍可能在部分岗位表现出色，模型会酌情调高此类岗位的推荐分数。

比如：小李的经济学专业适合财务、审计类职位，模型打分较高；对于行政综合类，也有一定需求搭配，但分数相对略低。这样一来，小李可以直观地了解到哪些岗位更符合自己的条件，并在后续深入对比后再做决策。

3.3 功能设计二：结合职位表进行岗位推荐

仅仅了解考生个人信息还不够，为了做出精准推荐，系统需要与海量职位表数据进行对接和分析。

3.3.1 解析职位表

一份典型的公考职位表包括以下字段：

• 岗位名称与类别：如“综合管理岗”“财务管理岗”“执法类岗位”等；

• 招聘人数与地点：有些岗位虽要求低，但竞争却可能异常激烈；

• 资格条件：学历、专业、政治面貌、资格证书、是否有基层服务经历要求；

• 工作内容概述：有的职位表会简要描述，若不够详细，系统可在公告信息或相关说明中进一步挖掘。

在获取这些信息后，DeepSeekR1会对各个岗位进行结构化与语义化处理，为其打上多维标签。比如“财务管理岗”可能被标注为“财会类—预算、税务方向”“本科及以上，财会专业优先”等。

3.3.2 大模型批量处理职位信息的优势

依托DeepSeekR1，大规模职位信息可以在短时间内完成解析与分类：

1. 快速检索：在数千上万条职位信息中找到与考生条件最契合的子集；

2. 深入发掘关联：有些岗位描述虽然不直接写明“需要经济学背景”，但若提及“财务分析、预算控制”，模型会自动归纳判断，推荐给符合条件的考生；

3. 动态更新：每年公考或事业单位招聘岗位都会做调整，DeepSeekR1能在职位表更新后，快速完成新一轮的解析与训练。

比如：若职位表更新增设了“数字货币研究助理”这一相对冷门的岗位，DeepSeekR1能通过对其岗位描述（如“具备经济学、金融学背景，对数字货币发展方向有研究经验”）进行解析，并在下一次推荐时将其推荐给背景相符的考生。

3.3.3 生成推荐列表

综合考生的个人画像和岗位画像，系统会对岗位进行优先级排序：

1. 匹配度优先级：硬性条件完全符合 + 兴趣偏好契合度高的岗位排在前列；

2. 兴趣优先级：若考生更看重职业发展或工作地点，系统可将符合这些偏好的岗位权重提高；

3. 多维度融合：有时会同时考虑“竞争难度”“未来发展空间”等维度，帮助考生做综合权衡。

最终，系统会输出一个TOP-N岗位推荐列表，附上简单的匹配度与特征说明，让考生快速浏览和筛选。

3.4 功能设计三：深度分析与反馈

在完成初步的岗位推荐后，系统还需要进一步给出详细的分析结果，以及潜在的风险提示，帮助考生做更为理性的报考决策。

3.4.1 推荐原因与契合度解释

系统会对每个推荐岗位提供说明：

• 为什么推荐：基于哪些关键词或条件判定此岗位适合考生；

• 关键特征契合点：例如，小李的“两年银行工作经验”在“财务管理岗位”中能发挥优势。

• 参考与对比：若同一岗位对比度较低或较高，也会提示考生做进一步判断。

3.4.2 风险提示与竞争分析

并非所有高契合度岗位都一定是最佳选择，因为一些热门岗位的竞争可能十分激烈。DeepSeekR1还可根据往年报名数据或考试录取比进行分析，提示考生：

• 竞争激烈程度：某岗位虽然与考生高度匹配，但录取名额极少，竞争可能异常残酷；

• 限制因素：如户籍或政治面貌要求的严格程度；专业是否包含在限制性条件中；

• 发展风险：是否存在因政策调整而削减招聘需求的风险。

3.4.3 辅助考生决策

在综合推荐结果和风险提示后，考生能更好地进行取舍。比如，小李可能同时拥有“财务管理岗（竞争度中等）”和“行政管理岗（竞争度高）”两个推荐选择，他就可以权衡个人兴趣与成功概率，再决定哪一个才是更好的报考目标。

通过上述三个核心功能设计，从个人信息解析到职位表自动匹配，再到深度分析与反馈，公考岗位咨询助手可以在大模型的支持下，为考生和招聘方带来前所未有的便捷体验。一方面，考生无需再耗费大量精力去比对琐碎的职位信息；另一方面，招聘方也可在一定程度上减少无效报名、吸引到更符合岗位需求的人才。这些功能设计共同构成了公考岗位咨询助手的“智慧引擎”，为后续的部署与应用打下坚实基础。

四、公考岗位咨询助手的实现流程

4.1 数据采集与处理

4.1.1 职位表数据获取

1. 数据来源

   • 官方网站：如各省市或中央机关的人事考试网、政府官网等，定期发布的公务员或事业单位招聘公告、职位表。

   • 第三方平台：一些汇总类网站（如公考论坛、招聘信息聚合网站）也会提供相对完整的职位数据。

   • 合作渠道：与公考培训机构或内部招聘部门建立合作，获取更详尽的岗位信息。

2. 结构化处理

   • 将职位表中的字段（岗位名称、招聘部门、学历要求、专业要求、政治面貌、人数、工作地点等）进行字段化，存入关系型数据库或文档数据库。

   • 对于较复杂的文本描述（如岗位职责、补充说明等），可采用分词、关键词抽取、命名实体识别等处理后，存储为可检索的文本索引或Embedding向量。

3. 更新频次

   • 公务员考试和事业单位招聘通常有年度或季度性质的集中发布，也会有日常补招或特殊岗位发布。

   • 建议结合爬虫或API接口，每隔一定周期（如每日/每周）进行增量更新，并做版本管理，以便后续模型在推荐时能基于最新数据进行匹配。

4.1.2 考生数据采集

个人信息收集

• 主要包括：学历、专业、工作经验（含年限与工作类型）、政治面貌、户籍、资格证书、年龄、是否应届、兴趣偏好、发展方向等。

• 可在前端页面（或移动端App）提供引导式表单，帮助用户逐项填写。

隐私保护策略

• 必须遵循个人信息保护相关法律法规（如《个人信息保护法》），对敏感信息（如身份证号、联系方式）进行加密或脱敏处理。

• 建立分级访问权限，仅允许有权限的模块或人员访问与业务匹配相关的信息。

• 考生在注册或填写表单时，应明确签署隐私授权协议，确保信息采集合规。

考生信息通常从前端表单或移动App收集，可以先定义一个考生信息的数据结构。例如，使用Python的 pydantic 或数据类（dataclass）来定义字段：

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class UserProfile:
    user_id: str
    name: str
    age: int
    education: str
    major: str
    work_years: int
    political_status: str
    location_pref: str
    career_interests: str
    # 其他字段，如资格证书、户籍等

实际使用时要做好下列工作：

1. 前端加密传输：使用HTTPS或更高级的加密方案。

2. 数据库层面加密：特别是身份证、联系方式等敏感信息。

3. 操作日志与访问控制：仅允许相关业务模块或经授权的管理员读取私密数据。

4.1.3 数据清洗与特征化

在将职位数据和考生数据输入大模型或Embedding检索前，需要先进行必要的清洗和特征转换：

清理无效或重复数据

• 去除明显重复的岗位信息（如因多渠道重复抓取）或已过期、不再招聘的职位。

• 对考生信息进行去重或合并，避免因用户重复注册而产生多条同样的记录。

特征提取与编码

• 对职位信息：提取关键词（岗位类别、需要技能、地点标签）、转换为相应的嵌入向量。

• 对考生信息：按学历、专业、经历等特征分别编码或向量化，以支持后续的相似度计算或规则过滤。

• 针对中文场景，可结合常见的中文分词工具（如 jieba、HanLP）进行初步分词，然后再输入DeepSeekR1进行更高层次的语义解析。

import re

def clean_text(text: str) -> str:
    """简单的文本清洗函数，去除多余空格和特殊字符"""
    text = re.sub(r"[^\w\s\u4e00-\u9fa5]", "", text)  # 仅保留常见中英文字符和数字
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
    return text.strip()

# 对职位描述/要求等文本做初步清洗
positions_df["description_cleaned"] = positions_df["description"].apply(clean_text)

# 对其他字段可进行类似处理
positions_df["other_requirements_cleaned"] = positions_df["other_requirements"].apply(clean_text)

# 将处理好的DataFrame存入数据库或再导出为CSV
positions_df.to_csv("positions_cleaned.csv", index=False)

如果需要进行特征提取（如将专业、工作年限等转换成数值标签），可在后续步骤与大模型产生的Embedding结合。关键原则是：尽量保持文本语义的完整性，以便DeepSeekR1等大型模型能够从中提取深层含义。

4.2 模型微调与适配

4.2.1 在DeepSeekR1基础上进行微调

以DeepSeekR1-7b模型为例，若想让它更贴合公考场景，我们可以收集一批带有公考岗位语料的文本数据，以及若干对话式QA或推荐场景做微调示例。

示例：假设我们已有一组“岗位描述 + 标准回答”的示例对照数据，保存在 finetune_data.jsonl 中，每行存储一段有标签的文本。例如：

{"prompt":"【职位描述】主要负责财务预算编制与税务处理，需要本科及以上学历，会计相关专业优先。","completion":"【岗位标签】财会类 | 本科 | 会计税务 | 中等难度"}
{"prompt":"【问题】我有金融学硕士学历，对财税工作感兴趣，可以报考这个岗位吗？","completion":"【回答】满足专业要求，可报考。"}
{"prompt":"【职位描述】参与审计工作，具备注册会计师或审计师资格者优先，有无相关经验均可。","completion":"【岗位标签】审计类 | 硬性资格证书 | 应届生可报"}
...

然后使用适配您的部署环境的命令行或API接口进行微调（以下示例为概念性演示；实际操作可能使用特定工具链）：

ollama finetune \
  --model deepseek-r1:7b \
  --data ./finetune_data.jsonl \
  --out ./deepseek-r1:7b-finetuned

完成后，即可得到一个新的定制模型 deepseek-r1:7b-finetuned，在公考岗位解析或推荐上会有更好的表现。

4.2.2 定制Embedding层或关键词提取模块

如果我们想用向量检索来快速匹配“考生画像”与“岗位画像”，可借助Python向量数据库或Embedding检索库（如 FAISS、Milvus 或 Elasticsearch 的向量索引）。以下示例演示如何调用DeepSeekR1的接口生成Embedding（需自行实现embedding endpoint，或使用开放API）

import numpy as np
from openai import OpenAI

# 伪代码示例：假设DeepSeekR1提供了一个embedding接口
def get_text_embedding(text: str) -> np.ndarray:
    client = OpenAI(api_key="ollama", base_url="http://localhost:6399/v1/")
    response = client.embeddings.create(
        model="deepseek-r1:7b", 
        input=text
    )
    embedding = response["data"][0]["embedding"]
    return np.array(embedding)

# 对每条职位描述生成Embedding并存储
positions_df["position_embedding"] = positions_df["description_cleaned"].apply(get_text_embedding)

4.3 推荐策略与算法框架

在获得职位和考生的Embedding或特征后，就可以着手设计推荐算法。

4.3.1 基于Embedding的相似度计算 + 硬性条件过滤

def is_hard_condition_satisfied(user: UserProfile, row: pd.Series) -> bool:
    """判断用户与职位表硬性条件是否匹配，如学历、政治面貌等"""
    if user.education < row["education_req"]:
        return False
    # 更多逻辑判断...
    return True

def compute_similarity(embedding_a: np.ndarray, embedding_b: np.ndarray) -> float:
    """简单余弦相似度函数"""
    dot = np.dot(embedding_a, embedding_b)
    norm_a = np.linalg.norm(embedding_a)
    norm_b = np.linalg.norm(embedding_b)
    return dot / (norm_a * norm_b)

def get_top_n_recommendations(user: UserProfile, positions: pd.DataFrame, n=5):
    # 1. 生成考生Embedding
    user_embedding = get_text_embedding(
        f"学历:{user.education},专业:{user.major},经验:{user.work_years},兴趣:{user.career_interests}"
    )
    
    # 2. 过滤不满足硬性条件的职位
    valid_positions = []
    for _, row in positions.iterrows():
        if is_hard_condition_satisfied(user, row):
            valid_positions.append(row)
    
    # 3. 对剩余职位进行相似度计算
    scored_positions = []
    for row in valid_positions:
        score = compute_similarity(user_embedding, row["position_embedding"])
        scored_positions.append((row, score))
    
    # 4. 按相似度排序取Top-N
    scored_positions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return scored_positions[:n]

# 使用示例
user_example = UserProfile(
    user_id="U123",
    name="李明",
    age=25,
    education="本科",
    major="金融学",
    work_years=2,
    political_status="群众",
    location_pref="本省",
    career_interests="财务分析"
)

top_positions = get_top_n_recommendations(user_example, positions_df)
for pos, sim_score in top_positions:
    print(f"岗位: {pos['position_name']}, 相似度: {sim_score:.4f}, 部门: {pos['dept_name']}")

此示例中，先进行硬性条件过滤，然后再在剩余岗位中通过Embedding相似度选出Top-N。实际项目中还可基于“工作地点”“岗位竞争热度”等因素进行二次排序。

4.3.2 多目标融合与反馈机制

在更先进的场景下，推荐算法可引入更多目标（如“竞争度”“稳定性”等），通过加权或策略函数进行综合排序。此外，还需建立反馈回路，把用户的点击行为、满意度评星、最终报考结果等记录下来，用于后续的模型微调和迭代。

五、基于HAI的DeepSeek部署

DeepSeek部署现在也不算陌生了，自从DeepSeek爆火以后连我做大货车运送的舅舅都知道这么个AI，可想而知全国影响力有多大，因此部署DeepSeek的教程和方法都各种各样，此篇文章采用腾讯云高性能应用服务HAI进行部署。部署方式如下：

腾讯云HAI部署十分方便，可以做到一键部署效果，进入HAI选择应用为社区应用：

选择算力方案之后部署即可：

HAI 还提供了算力连接的选择，具体有三种不同的方式：

1. ChatBotUI：这是一种广泛应用的可视化聊天界面，它不仅支持实时的聊天互动，还具备管理聊天记录和提示词模板等功能，非常适合需要快速构建对话系统的场景。

2. CloudStudio：CloudStudio 是一款功能强大的在线集成开发环境（IDE）。它允许我们编写 Python 脚本、调试代码、进行多种应用开发和测试，非常适合开发者进行项目调试和优化。

3. JupyterLab：作为一种极为流行的数据科学工具，JupyterLab 提供了多个终端选择，包括 Linux 终端和 Python 脚本执行环境。它为数据分析、模型训练及执行等任务提供了非常便捷的支持。

5.1ChatBotUI

这里我们使用ChatBotUI来展示：

打开ChatbotUI

可以自行选择模型，控制生成温度：

5.2JupyterLab

JupyterLab是我常用写Python的工具，通过JupyterLab我们就可以开放deepseek的端口使用，deepseek绑定的端口号为6399，HAI服务器还提供了外网IP地址，因此我们可以通过访问该IP来进行端口的开放设置。

首先下载OpenAI的SDK：

!pip3 install openai

475ea5cd32cf9e569256458f0ec09368

之后测试即可：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="ollama", base_url="http://localhost:6399/v1/")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-r1:1.5b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "Hello"},
    ],
    stream=False
)

print(response.choices[0].message.content)

我们使用公网IP即可进行配置根据第四章我们的策略即可使用。

六、结语

通过前文的分析和示例，我们可以清晰地看到，DeepSeekR1在中文公考岗位咨询领域展现了其独特的核心价值与创新点。无论是海量职位表的快速解析，还是针对考生多元背景与个人偏好的智能匹配，DeepSeekR1都利用其深层语义理解能力，为搭建公考岗位咨询助手提供了坚实的技术支撑。

总的来说，DeepSeekR1驱动的公考岗位咨询助手展示了大模型助力公共服务和招聘咨询的强大潜力。它既能为考生提供智能化、个性化的岗位推荐和决策支持，又能帮助招聘方筛选到更合适的人选，实现双赢局面。随着技术的不断演进，我们期待DeepSeekR1在中文自然语言处理的更多场景中发掘潜能，真正走向更加广泛和深入的应用。借助其跨领域的通用语义理解能力，我们有理由相信，大模型在未来将成为人力资源与公共服务数字化改革的重要支柱之一，为社会各方带来前所未有的效率升级与创新可能。