用于LangChain，通过Telegram接收简历文件，自动提取并解析个人信息、教育背景、工作经历、项目和志愿者经历，生成结构化数据，转换为HTML和PDF格式，方便用户获取和分享简历，提升求职效率。
此工作流适用于以下人群：
- 求职者：希望快速提取和整理简历信息，以便于申请工作。
- 招聘人员：能够高效地处理和评估大量求职者的简历。
- 开发者：希望集成 Telegram 机器人与简历解析功能的开发者。
- 企业：需要自动化处理求职申请和简历的公司，提升招聘效率。
此工作流解决了以下问题：
- 简历信息提取：自动从 PDF 格式的简历中提取关键信息，如个人信息、教育背景、工作经历、项目经历等。
- 格式化输出：将提取的信息格式化为 HTML，并生成 PDF 文件，方便发送和查看。
- 自动化流程：通过 Telegram 机器人自动触发工作流，减少人工操作，提高效率。
工作流过程详解：
1. 触发器：通过 Telegram 机器人接收用户的简历文件。
2. 身份验证：检查用户身份，确保只有授权用户可以使用此工作流。
3. 文件下载：获取用户上传的 PDF 文件并提取文本内容。
4. 数据解析：使用 OpenAI 模型解析文本，提取个人信息、教育背景、工作经历等结构化数据。
5. 数据格式化：将提取的数据转换为 HTML 格式，便于后续处理。
6. 生成 PDF：将格式化的 HTML 转换为 PDF 文件，并通过 Telegram 发送给用户。
7. 合并结果：整合所有信息，生成最终输出，以便于用户查看和保存。
用户可以通过以下方式自定义和适应此工作流：
- 修改身份验证条件：根据需要更改身份验证逻辑，以适应不同的用户群体。
- 调整 OpenAI 模型参数：根据具体需求调整模型的温度和响应格式，以获得更符合预期的输出。
- 自定义 HTML 模板：修改生成的 HTML 和 PDF 文件的模板，以满足品牌或个人偏好。
- 增加其他数据源：可以集成其他数据源或 API，以丰富简历信息的提取和处理能力。