lishuangqiang/AI-Meeting

解決的問題

本專案提供一個 AI 驅動的模擬面試及履歷分析平台。它透過自動化履歷解析流程、根據候選人經驗生成個人化面試問題，並模擬帶有即時回饋的多階段面試過程，解決了準備技術面試的難題。

工作原理

系統採用基於 Spring Boot 和 Spring AI 構建的模組化單體架構。它整合了以下核心組件：

• 履歷分析：AI 代理解析上傳的 PDF 履歷，生成結構化的面試問題和初始評分。
• 多智能體編排：五個專業代理（提問者、面試官、評分者、追問者和表情分析師）協作進行面試。規則引擎 (LiteFlow) 管理追問邏輯。
• 即時互動：使用 WebSockets 進行即時語音轉文字 (ASR)，使用 Server-Sent Events (SSE) 流式傳輸 AI 文本回應。
• 狀態管理：為了防止長時間會話中的數據丟失，採用了基於 MongoDB 和 Redis 的分層快照系統。
• 優化：分散式 "Single-flight" 框架確保跨多個伺服器實例的相同 AI 請求僅執行一次，從而降低成本與延遲。

適用對象

• 希望透過 AI 驅動的個人化提問來練習技術面試的求職者。
• 希望學習 Java 中 AI 代理、即時語音處理和分散式系統模式的生產級實作的開發者。
• 正在尋找畢業論文或作品集綜合專案的學生。

亮點

• 履歷驅動提問：生成與候選人具體職業經驗深度關聯的問題。
• 多智能體協作：透過具有評分、提問和行為分析等專業角色的模擬，還原真實的面試場景。
• 即時語音整合：具備端到端的即時語音轉錄和長文本語音合成功能。
• 表情分析：透過 AI 表情識別代理，利用攝影機截圖評估候選人的舉止。
• 全面回饋：提供包含多維雷達圖和詳細逐題分析的面試後報告。