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一、技术栈与系统架构
核心框架与技术
Spring Boot：作为后端服务的基础框架，提供快速开发、依赖管理（如Spring Web、JPA、DevTools）和RESTful API支持13。
ChatGLM：作为自然语言处理（NLP）核心，负责生成面试问题、解析候选人回答并进行语义分析，支持多轮对话和复杂逻辑推理1518。
DeepSeek：集成其API以增强AI能力，例如通过流式响应（SSE）实现实时交互，或利用其多模态能力生成个性化反馈81114。
系统分层设计
Controller层：处理HTTP请求，定义面试流程接口（如开始面试、提交答案、生成报告）。
Service层：集成ChatGLM和DeepSeek的AI服务，实现逻辑控制（如问题生成、答案评分）27。
Model层：存储面试记录、候选人信息及评估结果，可通过JPA或MyBatis持久化到数据库110。
前端交互：可选Web或移动端界面，结合语音合成（TTS）和计算机视觉技术模拟数字人形象618。
二、核心功能实现
智能面试流程
动态问题生成：基于岗位需求（如Java开发、产品经理）从题库中抽取问题，结合ChatGLM动态调整难度和方向57。
多模态交互：通过语音识别（ASR）接收候选人回答，同步分析文本情感（如自信度、逻辑性）并生成实时反馈18。
评估与报告：利用DeepSeek的推理能力生成综合评分，结合技术能力、沟通能力等维度输出可视化报告611。
关键技术集成
ChatGLM API调用：通过封装模型接口实现对话管理，支持上下文记忆和个性化追问47。
DeepSeek配置：在application.yml中设置API端点及密钥，通过Forest或自定义HTTP客户端实现流式通信81213。
异步处理：使用Spring Boot的@Async注解优化高并发场景下的响应速度，避免阻塞主线程710。
三、挑战与优化策略
技术挑战
语义理解精度：需通过ChatGLM的微调提升对专业术语（如算法题、项目经验）的解析能力37。
抗干扰能力：针对候选人使用AI辅助答题的情况，加入反作弊机制（如行为分析、答案相似度检测）17。
多平台兼容：适配不同终端（Web、小程序、VR设备），优化数字人形象的渲染性能618。
性能与安全优化
缓存机制：使用Redis缓存高频问题模板和评估规则，减少AI模型调用次数1016。
数据安全：对候选人信息加密存储，通过Spring Security控制API访问权限16。
成本控制：按需调用DeepSeek API，结合本地模型（ChatGLM-6B）降低云端依赖414。
四、应用场景与价值
企业招聘
初筛工具：快速评估大量候选人，节省HR人工成本，尤其适用于技术岗位的标准化考核617。
培训辅助：为新晋面试官提供模拟场景，学习AI生成的提问策略和评分逻辑5。
求职者服务
模拟面试：提供个性化训练，帮助候选人熟悉真实面试场景并改进薄弱环节67。
职业分析：基于历史面试数据，生成职业发展建议（如技能提升方向）18。
五、未来扩展方向
技术增强：
集成计算机视觉（CV）分析候选人微表情和肢体语言，提升评估维度18。
结合大模型实现岗位JD与候选人简历的智能匹配17。
伦理与合规：
制定AI面试伦理指南，避免算法偏见，确保公平性1617。
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