a.内容描述
该系统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。其核心功能定位是利用大语言模型（LLM）和向量数据库技术，为求职者和人力资源人员提供智能化的简历评估和模拟面试练习服务。关键应用场景包括：求职者通过上传简历获取分析建议并进行模拟面试练习；HR或招聘人员批量分析简历以评估候选人能力；培训机构利用系统提供面试培训服务并管理知识库资源。
b.功能特性
该系统具备以下核心功能特性：
- 简历管理模块：支持PDF、DOCX等多种简历格式的解析；采用异步处理流，可实时查看处理进度；内置自动重试机制和重复检测，确保分析稳定性；支持将AI分析结果一键导出为结构化PDF报告。
- 模拟面试模块：能基于简历内容智能生成针对性面试题目，支持实时问答交互；配置多轮智能追问，构建线性问答流；采用分批评估机制，有效规避模型Token溢出风险，并对评估结果进行二次汇总，提供多维度的改进建议和表现统计；支持异步生成并导出详细的PDF模拟面试评估报告。
- 知识库管理模块：支持多种格式文档的自动上传、分块与异步向量化；通过检索增强生成（RAG）技术提升AI问答的准确性与专业度；基于SSE技术实现流式响应，提供打字机式交互体验；支持基于知识库内容的智能问答和知识库统计信息展示。
d.使用说明
该系统支持Docker快速部署，通过docker-compose up -d --build命令即可一键启动所有服务（包括前后端、PostgreSQL、Redis和MinIO）。启动后，用户可通过http://localhost访问前端应用。对于手动部署，则需要配置JDK 21+、Node.js 18+、PostgreSQL（含pgvector扩展）和Redis 6+环境，并修改application.yml中的数据库和存储配置。启动后端服务使用./gradlew bootRun，启动前端服务使用pnpm dev。
e.潜在新需求
（1）用户希望系统支持深色模式，并提供界面切换按钮，以提升不同光照环境下的使用体验。
（2）用户希望在将文件保存到S3存储时，能自动将文件名中的汉字转换为大驼峰拼音，以便于文件管理和跨系统兼容。 article id：858f7a4555cf6ce346e696c97ce7e937
