业务和功能介绍
一个求职辅助平台，集成可知识库管理、简历管理等模块。支持维护目标岗位信息、人岗匹配分析、简历分析、面试辅导等功能。
项目职责：
1.主要基于Spring AI、Redis、PostgreSQL + Reactor实现后端相关模块。
2.实现完整 RAG 管道：从文档解析、分块、嵌入、检索前后处理、索引优化到最后的流式生成，端到端延迟控制在可接受范围内。
3.实现docker compose一键部署、基于Spring AI Observability搭建可观测平台。
项目职责：
1.主要基于Spring AI、Redis、PostgreSQL + Reactor实现后端相关模块。
2.实现完整 RAG 管道：从文档解析、分块、嵌入、检索前后处理、索引优化到最后的流式生成，端到端延迟控制在可接受范围内。
3.实现docker compose一键部署、基于Spring AI Observability搭建可观测平台。
项目实现
项目成果：
1.低延迟高吞吐：所有涉及LLM调用的链路都采用 SSE 流式输出，并实现流式探测窗口机制检测到模型拒答后立即拦截并给出回复，避免增加用户等待时间。结合JDK21虚拟线程降低资源消耗、提高并发能力。
2.提高召回率：通过合理的分块策略、检索前查询重写、根据意图进行元数据过滤，并结合动态topK/minScore参数，提高了检索准确度和召回率。在知识库无相关信息时，启用网络搜索工具兜底。
3.耗时任务异步处理：文档嵌入、简历分析、面试辅导评估任务全部通过消息队列异步处理，降低接口响应时间，提高吞吐量。
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