AI 智能面试官产品系统Vibe Coding

面向招聘智能化（HR Tech）场景的 AI 应用：解决企业招聘中面试筛选效率低、求职者缺乏针对性准备的问题。通过大模型模拟真实面试官，按岗位 JD 自动出题、追问、评分并生成报告，同时提供简历对标分析和知识库问答，覆盖“简历筛选 → 模拟面试 → 能力评估”全流程。

AI 模拟面试：按岗位 JD 智能出题、自适应追问，对技术/表达/经验多维度评分，结束自动生成结构化面试报告，全程 SSE 流式对话
简历智能分析：上传 PDF/Word 简历，AI 对标 JD 输出关键词匹配度、技能评价和 STAR 改写建议，JSON 结构化展示
知识库 RAG 问答：上传文档构建私有知识库，BM25 + 语义混合检索 + 重排序，回答带来源追溯

基于 FastAPI + LangChain + Vue 3 + TypeScript 的全栈实现：RAG 链路用 FAISS 向量检索 + BM25 混合加权 + 重排序，自研 extract_json 解决 LLM 输出解析（深挖：DeepSeek 不支持 OpenAI 的 response_format，用正则剥离 markdown 包裹的 JSON）；SQLite 采用同步 SQLAlchemy + WAL 模式规避并发锁；API Key 用 Fernet 加密存储；前端 SSE 打字机流式交互。项目含 23 个单元/接口测试、Docker Compose 一键部署，开发周期约 10 天。