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HR 面试系统:AI 简历分析与面试平台

一个基于 AI 智能体的 HR 面试与候选人分析平台,支持简历智能打分、AI 面试对话与深度分析。

#AI#Full-Stack#FastAPI#Vue#DeepSeek

项目概述

本系统是一个基于 AI 智能体的 HR 面试与候选人智能分析平台,支持历史面试数据导入、按姓名查询、AI 面试官对话、简历智能打分与内部深度分析等功能。

技术架构

层级技术
前端Vue 3、Vite、Pinia、Axios
后端FastAPI、Uvicorn、SQLite
AIDeepSeek / DashScope (Qwen)
数据处理Pandas、python-docx、PyPDF2

核心功能

内部人员端

  • 面试记录查询:输入投递人姓名,查看所有同名历史面试记录
  • 简历智能分析:上传简历文件(doc/docx/pdf),支持四种分析模式:
    • 标准分析:从匹配度、得分、点评、问题、建议等维度进行结构化分析
    • 指定岗位分析:手动选择岗位类型进行针对性分析
    • 通用分析模式:根据文件名自动识别岗位,使用对应画像分析
    • 发散分析:自由格式深度洞察,含 Markdown 表格总结
  • 深度对话:基于分析结果进行深入面试追问
  • 分析归档:历史分析结果查看与导出(Excel、CSV、DOCX)

候选人端

  • AI 面试官对话界面
  • 面试进度实时反馈

并发处理

使用 ThreadPoolExecutor 并发分析多份简历,线程锁保证数据库写入安全,SSE 流式返回实时进度。

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
import threading
 
executor = ThreadPoolExecutor(max_workers=4)
db_lock = threading.Lock()
 
async def analyze_batch(files):
    futures = [executor.submit(analyze_single, f) for f in files]
    for future in as_completed(futures):
        yield future.result()

项目结构

HR/
├── frontend/           # Vue 3 前端
│   ├── src/
│   └── package.json
├── backend/            # FastAPI 后端
│   ├── app/
│   └── requirements.txt
└── data/               # SQLite 数据

使用方法

# 启动后端
cd backend && uvicorn app.main:app --reload
 
# 启动前端
cd frontend && npm run dev

当前状态

生产可用,持续迭代优化中。


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最后更新: 2026-04-09