ai求职助手产品系统Vibe Coding

求职者在准备面试时，往往不知道面试官会问什么，也不知道自己的回答水平如何。本项目通过AI模拟面试，根据用户上传的面试题库（如Java面试题、产品经理面试题），自动生成相关问题，并对用户回答进行评分和建议，帮助求职者高效准备面试。

简历诊断：上传简历，AI分析优缺点并给出优化建议
岗位匹配：输入岗位描述，AI分析匹配度并指出差距
模拟面试：AI扮演面试官提问，用户回答后AI评分并给出改进建议
RAG知识库：用户可上传面试题目，AI会优先从知识库检索相关问题
历史记录：保存面试会话，方便复盘

架构设计：前后端分离架构。前端使用React + Vite构建SPA应用，后端使用FastAPI提供RESTful API，通过Docker容器化部署在阿里云ECS。
核心技术：
RAG检索增强生成：使用LangChain框架，将用户上传的面试题库进行文本分块、向量化存储到SQLite，检索时计算点积相似度，取Top-K相关内容注入Prompt
大模型调用：封装DeepSeek API，针对简历诊断、岗位匹配、模拟面试三个场景设计不同的结构化Prompt
会话管理：使用SQLite存储用户历史会话，支持面试记录查看和复盘
我的工作：独立完成全栈开发，包括产品需求梳理、前后端编码、RAG接入、Docker部署、线上运维。