AI 面试助手

前置依赖

安装各依赖

<details> <summary>📦 Python 3.11</summary>

```bash

Step 2 · 创建虚拟环境并安装依赖

python -m venv venv
source venv/bin/activate      # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Step 4 · 启动依赖服务

```bash

⚙️ 环境准备

方案 A：下载二进制本地运行（推荐，免 Docker）

wget https://github.com/weaviate/weaviate/releases/latest/download/weaviate-linux-amd64 tar -xvf weaviate-linux-amd64 ./weaviate --host 0.0.0.0 --port 8080 --scheme http

方案 B：使用 Weaviate Cloud 免费套餐

🚀 快速启动

终端 1：确保 MySQL 运行

sudo systemctl start mysql

终端 2：确保 Redis 运行

sudo systemctl start redis

终端 3：启动 Weaviate

./weaviate --host 0.0.0.0 --port 8080 --scheme http ```

Step 7 · 启动应用

CLI 模式（适合快速体验）

python -m cli.main interview --jd "岗位职责:
1、基于大模型技术 (如Qwen、DeepSeek、GPT、Kimi等)，主导Agent、 RAG (RetrievalAugmented Generation) 及知识库系统的架构设计与开发，构建包含Planning、Memory、Tool Use、Reflection等能力的Agent系统，推动Al产品在复杂业务场景中的高效落地
2、负责大模型Agent的全流程工作，包括但不限于数据处理、模型训练/微调(SFTLoRA等)、效果评估(oftine/online evaI)、优化和部署，形成数据闭环持续迭代能力
3、集成和部署A模型服务APl，设计高并发、低延迟的推理服务架构(如基于vLLM等推理引擎)，确保系统的高性能、高可用性和可扩展性
4、持续关注LLM及Agent方向的最新进展(如Multi-Agent、Tool Calling、复杂工作流编排等)，结合业务场景提出优化方案并推动落地" --resume ./resume.pdf --total 10

--

Web 模式（完整功能，含语音 + 摄像头）

```bash python cli/main.py serve --host 0.0.0.0 --port 8000

示例：启动面试

curl -X POST http://localhost:8000/api/interview/start \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "jd": "招聘 Python 后端工程师，5 年经验，熟悉 FastAPI/MySQL/Redis",
    "resume": "...(简历文本)..."
  }'

---

配置文件 `.env`

cp .env.example .env
vim .env

```env

Step 3 · 配置环境变量

cp .env.example .env
vim .env    # 填入 DASHSCOPE_API_KEY、MYSQL_PASSWORD 等

📖 API 文档

启动 Web 模式后，访问 FastAPI 自动生成的 Swagger 文档：

http://<服务器IP>:8000/docs

主要接口

🔌 7 · MCP 协议集成

通过 Model Context Protocol（MCP） 标准协议接入外部工具：

Agent ──► MCP Client ──► MCP Server（Stdio / SSE）
                              │
                    ┌─────────┴─────────┐
                    │                   │
             GitHub 工具            Web 抓取工具
          （分析开源项目）          （获取技术文档）

掌握下一代 AI 工具集成标准，工具即插即用。

📄 核心文件：mcp/mcp_client.py

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