Spring Boot 3.3+Java 21+Spring AI+RustFS打造的智能面试平台开源啦！
摘要：InterviewGuide是一个基于SpringBoot3.3+Java21的智能面试辅助平台，集成了简历分析、模拟面试和知识库管理功能。系统采用PostgreSQL+pgvector进行向量存储，RedisStream实现异步处理，支持多格式文档解析和RAG检索。技术栈包含SpringAI、ApacheTika等组件，前端使用React+TypeScript构建。主要特性包括简历智能分析
昨天开源了一个基于 Spring Boot 3.3 + Java 21 + Spring AI + PostgreSQL + pgvector + RustFS + Redis 的大模型项目，实现了简历智能分析、AI 模拟面试、知识库 RAG 检索等核心功能。
今天上午重点完善了一下介绍，主要是技术选型常见问题解答，我看不少朋友比较好奇。
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。
-
Github 地址：https://github.com/Snailclimb/interview-guide
-
Gitee 地址：https://gitee.com/SnailClimb/interview-guide
系统架构
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 |
3.3 |
应用框架 |
|
Java |
21 |
开发语言 |
|
Spring AI |
1.1.2 |
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 7 |
7.2.5 |
PDF 导出 |
|
MapStruct |
1.5.5.Final |
对象映射 |
|
Gradle |
8.8 |
构建工具 |
技术选型常见问题解答：
-
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。
-
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[1] 这类成熟的消息队列，也是不想引入太多组件。
-
-
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[2]。
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：
page-qa-assistant
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
git clone https://github.com/Snailclimb/interview-guide.git
cd interview-guide
2. 配置数据库
-- 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
# 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：
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：
./gradlew bootRun
后端服务启动于 http://localhost:8080
前端：
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：https://bailian.console.aliyun.com/）。
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）
有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区
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