interview-guide: それが何であるか、どんな問題を解決するか、そしてなぜ注目を集めているのか

解決する課題

InterviewGuide は、採用と面接準備プロセスを効率化するために設計されたインテリジェントな AI 面接プラットフォームです。手動での履歴書スクリーニングや、候補者が現実的で体系的な練習機会を欠いているという問題を、履歴書の自動分析、テキスト・音声の模擬面接、そして技術的準備のための管理されたナレッジベースの提供によって解決します。

仕組み

システムは Large Language Models（LLM）と RAG（Retrieval‑Augmented Generation）アーキテクチャを統合しています。Spring AI を使用してさまざまな LLM プロバイダー（DashScope、DeepSeek、Kimi など）に接続し、pgvector を備えた PostgreSQL で文書埋め込みの保存と取得を行います。履歴書分析とナレッジベースのベクトル化には Redis Streams を利用し、タスクを非同期で処理します。音声面接機能は WebSockets と ASR（自動音声認識）および TTS（テキスト‑トゥ‑スピーチ）を組み合わせ、リアルタイムのストリーミング会話を実現します。

対象ユーザー

• 求職者: AI が提供する履歴書フィードバックと、シミュレートされた環境での面接練習を受けられます。
• HR／リクルーター: 複数の履歴書を効率的に分析し、候補者の能力を評価できます。
• 教育機関: 技術ナレッジベースを管理し、学生向けに体系的な面接トレーニングを提供できます。

ハイライト

• マルチモーダル面接: テキストベースとリアルタイム音声面接の両方をサポートし、低遅延ストリーミング TTS を実装。
• スキル駆動型質問: Java Backend、System Design、AI Agents など 10 以上の事前定義された面接方向があり、特定の範囲と難易度レベルを設定可能。
• RAG ナレッジベース: PDF、DOCX、Markdown などのドキュメントをアップロードして、対象 Q&A 用のプロフェッショナル AI アシスタントを作成できます。
• 自動履歴書分析: 複数のファイル形式を解析し、構造化された PDF 分析レポートを非同期で生成。
• 柔軟なモデル管理: 複数の OpenAI 互換プロバイダーをサポートし、設定 UI でチャットモデルとベクトルモデルを切り替え可能。

SUMMARY: AI を活用した面接プラットフォームで、履歴書の自動分析、テキスト・音声の模擬面接、そして候補者やリクルーター向けの RAG ベースナレッジベースを提供します。

TITLE: interview-guide: それが何であるか、どんな問題を解決するか、そしてなぜ注目を集めているのか