在互联网、软件开发、人工智能等技术岗位求职过程中，求职者通常需要反复整理个人简历、项目经历、技能证书和学习资料，并针对不同岗位调整简历、准备面试。传统方式主要依赖人工筛选岗位和搜索资料，存在岗位匹配效率低、个人经历利用不充分、面试准备缺乏针对性等问题。
本项目面向个人求职与职业规划场景，利用大模型和个人资料库构建 AI 岗位匹配与面试准备助手。用户可以导入个人简历、项目文档、技能资料和岗位描述，系统自动分析岗位要求与个人能力之间的匹配程度，识别优势和能力差距，并生成针对性的面试题、参考回答和改进建议，帮助求职者提高求职准备效率。
1.个人资料库管理：支持上传和维护个人简历、项目经历、技能信息、证书资料及其他文档，形成结构化的个人知识库。
2.岗位信息分析：解析岗位描述，提取岗位职责、技术栈、经验要求和核心能力等关键信息。
3.智能岗位匹配：结合岗位要求与个人资料进行语义匹配，输出匹配度、优势能力、待提升能力及匹配依据。
4.简历与项目优化：根据目标岗位给出简历内容调整建议，帮助用户突出相关项目经验和技术成果
5.面试准备：围绕目标岗位生成技术面试题、项目深挖问题、行为面试题和参考回答。
6.模拟面试：通过多轮问答模拟真实面试，结合个人项目经历进行追问，并对回答内容、表达结构和技术深度进行反馈。
7.面试记录与复盘：保存历史面试记录和反馈结果，帮助用户持续改进面试表现。
项目采用 Python 构建 AI Agent 应用，整体按照“资料导入—知识库构建—岗位分析—智能匹配—面试生成—结果反馈”的流程实现。系统首先对简历、项目文档等资料进行解析、清洗和切分，生成向量并建立个人资料库；用户输入岗位描述后，系统通过语义检索召回相关个人经历，再结合大模型完成岗位要求提取、匹配度分析和结果解释。
在面试准备模块中，通过提示词模板和 Agent 工作流控制对话流程，使系统能够基于用户真实项目经历生成问题并进行多轮追问，而不是输出通用答案。系统还对用户回答进行结构化评价，从内容完整性、技术细节、逻辑表达和岗位相关性等维度给出改进建议
项目的主要难点是提升检索内容与岗位需求的相关性，以及保证生成结果基于用户真实资料。为此，项目采用检索增强生成、结构化输出、上下文管理和结果校验等方式，减少大模型生成无关内容或虚构经历的问题，并通过模块化设计实现资料库、岗位分析和面试对话功能的独立扩展。
补充建议：项目名称可以写成“基于个人资料库的 AI 岗位匹配与面试准备助手”；系统类型选择“Web”，行业分类可选择“项目任务”，技术标签保留“Python”，如果平台支持，也可以补充“人工智能、大模型、RAG、智能问答”等标签。
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