# interview-guide
**Repository Path**: reference-project_1/interview-guide
## Basic Information
- **Project Name**: interview-guide
- **Description**: 基于 Spring Boot 4.0 + Java 21 + Spring AI + PostgreSQL + pgvector + RustFS + Redis，实现简历智能分析、AI模拟面试、知识库RAG检索等核心功能。非常适合作为学习和简历项目，学习门槛低，帮助提升求职竞争力、主打就业的实战项目。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 37
- **Created**: 2026-01-05
- **Last Updated**: 2026-01-05
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
**智能 AI 面试官平台** - 基于大语言模型的简历分析和模拟面试系统
[](https://openjdk.org/)
[](https://spring.io/projects/spring-boot)
[](https://react.dev/)
[](https://www.typescriptlang.org/)
[](https://www.postgresql.org/)
---
## 项目介绍
InterviewGuide 是一个集成了简历分析、模拟面试和知识库管理的智能面试辅助平台。系统利用大语言模型（LLM）和向量数据库技术，为求职者和 HR 提供智能化的简历评估和面试练习服务。
## 系统架构
**提示**：架构图采用 draw.io 绘制，导出为 svg 格式，在 Github Dark 模式下的显示效果会有问题。
**异步处理流程**：
简历分析和知识库向量化采用 Redis Stream 异步处理：
```
上传请求 → 保存文件 → 发送消息到 Stream → 立即返回
↓
Consumer 消费消息
↓
执行分析/向量化任务
↓
更新数据库状态
↓
前端轮询获取最新状态
```
状态流转： `PENDING` → `PROCESSING` → `COMPLETED` / `FAILED`
## 技术栈
### 后端技术
| 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|
| Spring Boot | 4.0 | 应用框架 |
| Java | 21 | 开发语言 |
| Spring AI | 2.0 | AI 集成框架 |
| PostgreSQL + pgvector | 14+ | 关系数据库 + 向量存储 |
| Redis | 6+ | 缓存 + 消息队列（Stream） |
| Apache Tika | 2.9.2 | 文档解析 |
| iText 8 | 8.0.5 | PDF 导出 |
| MapStruct | 1.6.3 | 对象映射 |
| Gradle | 8.14 | 构建工具 |
技术选型常见问题解答：
1. 数据存储为什么选择 PostgreSQL + pgvector？PG 的向量数据存储功能够用了，精简架构，不想引入太多组件。
2. 为什么引入 Redis？
- Redis 替代 `ConcurrentHashMap` 实现面试会话的缓存。
- 基于 Redis Stream 实现简历分析、知识库向量化等场景的异步（还能解耦，分析和向量化可以使用其他编程语言来做）。不使用 [Kafka](https://javaguide.cn/high-performance/message-queue/kafka-questions-01.html) 这类成熟的消息队列，也是不想引入太多组件。
3. 构建工具为什么选择 Gradle？个人更喜欢用 Gradle，也写过相关的文章：[Gradle核心概念总结](https://javaguide.cn/tools/gradle/gradle-core-concepts.html)。
### 前端技术
| 技术 | 版本 | 说明 |
|------|------|------|
| React | 18.3 | UI 框架 |
| TypeScript | 5.6 | 开发语言 |
| Vite | 5.4 | 构建工具 |
| Tailwind CSS | 4.1 | 样式框架 |
| React Router | 7.11 | 路由管理 |
| Framer Motion | 12.23 | 动画库 |
| Recharts | 3.6 | 图表库 |
| Lucide React | - | 图标库 |
## 功能特性
### 简历管理模块
- 多格式支持：PDF、DOCX、DOC、TXT
- 异步分析：上传后立即返回，后台 Redis Stream 处理
- 状态轮询：实时显示分析进度（待分析/分析中/已完成/失败）
- 自动重试：分析失败自动重试（最多 3 次）
- 简历去重：基于内容哈希检测重复
- PDF 报告导出
### 模拟面试模块
- 基于简历生成个性化面试问题
- 实时问答交互
- 多维度评分（技术能力、沟通能力等）
- 面试报告生成和导出
- 雷达图可视化展示
- 面试历史统计
### 知识库管理模块
- 多格式支持：PDF、DOCX、DOC、TXT、Markdown
- 文档上传和自动分块
- 异步向量化处理
- RAG 检索增强生成
- 流式响应（SSE）
- 智能问答对话
- 知识库统计信息
### TODO
- [ ] 问答助手的 Markdown 展示优化
- [ ] 知识库管理页面的下载
- [ ] 异步生成模拟面试评估报告
- [ ] 模拟面试增加追问功能
- [ ] 打通模拟面试和知识库
## 效果展示
### 简历与面试
简历库：
简历上传分析：
简历分析详情：
面试记录：
面试详情：
模拟面试：
### 知识库
知识库管理：
问答助手：
## 项目结构
```
interview-guide/
├── app/ # 后端应用
│ ├── src/main/java/interview/guide/
│ │ ├── App.java # 主启动类
│ │ ├── common/ # 通用模块
│ │ │ ├── config/ # 配置类
│ │ │ ├── exception/ # 异常处理
│ │ │ └── result/ # 统一响应
│ │ ├── infrastructure/ # 基础设施
│ │ │ ├── export/ # PDF 导出
│ │ │ ├── file/ # 文件处理
│ │ │ ├── redis/ # Redis 服务
│ │ │ └── storage/ # 对象存储
│ │ └── modules/ # 业务模块
│ │ ├── interview/ # 面试模块
│ │ ├── knowledgebase/ # 知识库模块
│ │ └── resume/ # 简历模块
│ └── src/main/resources/
│ ├── application.yml # 应用配置
│ └── prompts/ # AI 提示词模板
│
├── frontend/ # 前端应用
│ ├── src/
│ │ ├── api/ # API 接口
│ │ ├── components/ # 公共组件
│ │ ├── pages/ # 页面组件
│ │ ├── types/ # 类型定义
│ │ └── utils/ # 工具函数
│ ├── package.json
│ └── vite.config.ts
│
└── README.md
```
## 快速开始
环境要求：
| 依赖 | 版本 | 必需 |
| ------------- | ---- | ---- |
| JDK | 21+ | 是 |
| Node.js | 18+ | 是 |
| PostgreSQL | 14+ | 是 |
| pgvector 扩展 | - | 是 |
| Redis | 6+ | 是 |
| S3 兼容存储 | - | 是 |
### 1. 克隆项目
```bash
git clone https://github.com/Snailclimb/interview-guide.git
cd interview-guide
```
### 2. 配置数据库
```sql
-- 创建数据库
CREATE DATABASE interview_guide;
-- 连接数据库并启用 pgvector 扩展（可选，启动后端SpringAI框架底层会自动创建）
CREATE EXTENSION vector;
```
### 3. 配置环境变量
```bash
# AI API 密钥（阿里云 DashScope）
export AI_BAILIAN_API_KEY=your_api_key
```
### 4. 修改应用配置
编辑 `app/src/main/resources/application.yml`：
```yaml
spring:
# PostgreSQL数据库配置
datasource:
url: jdbc:postgresql://localhost:5432/interview_guide
username: your_username
password: your_password
data:
redis:
host: localhost
port: 6379
# RustFS (S3兼容) 存储配置
app:
storage:
endpoint: http://localhost:9000
access-key: your_access_key
secret-key: your_secret_key
bucket: interview-guide
# Redisson配置
redisson:
config: |
singleServerConfig:
address: "redis://localhost:6379"
database: 0
idleConnectionTimeout: 10000
connectTimeout: 10000
timeout: 3000
retryAttempts: 3
retryInterval: 1500
password: null
subscriptionsPerConnection: 5
clientName: null
subscriptionConnectionMinimumIdleSize: 1
subscriptionConnectionPoolSize: 50
connectionMinimumIdleSize: 10
connectionPoolSize: 64
dnsMonitoringInterval: 5000
```
### 5. 启动服务
**后端：**
```bash
./gradlew bootRun
```
后端服务启动于 `http://localhost:8080`
**前端：**
```bash
cd frontend
pnpm install
pnpm dev
```
前端服务启动于 `http://localhost:5173`
## 使用场景
| 用户角色 | 使用场景 |
|----------|----------|
| **求职者** | 上传简历获取分析建议，进行模拟面试练习 |
| **HR/招聘人员** | 批量分析简历，评估候选人能力 |
| **培训机构** | 提供面试培训服务，管理知识库资源 |
## 常见问题
### Q: 简历分析失败
检查一下阿里云 DashScope API KEY 是否配置正确（申请地址：）。
### Q: 简历分析一直显示"分析中"？
检查 Redis 连接和 Stream Consumer 是否正常运行。查看后端日志确认是否有错误。
### Q: 知识库问答没有响应？
确认知识库已完成向量化（状态为 COMPLETED），检查 pgvector 扩展是否正确安装。
### Q: PDF 导出失败？
检查 iText 依赖是否正确，确认字体文件存在。
## 分支说明
| 分支 | 说明 |
|------|------|
| `master` | 主分支，包含完整功能（Redis Stream 异步处理） |
| `v1.0-without-redis` | 基础版本，同步处理，无 Redis 依赖 |
## 贡献
欢迎提交 Issue 和 Pull Request！
## 许可证
AGPL-3.0 License（只要通过网络提供服务，就必须向用户公开修改后的源码）