业务和功能介绍
聚焦 "AI+教育"智能招聘交叉领域。针对高校毕业生规模持续增长（2025届1222万人）、传统就业指导师生比失衡的痛点，将 AI 大模型与真实招聘数据联动，提供从自我认知到趋势预警的全链路个性化职业规划服务。涵盖 7 大功能模块：简历智能解析、人岗智能匹配（三级融合评分）、职业路径规划（分阶段路线图）、职业知识图谱（5类节点+6类关系）、趋势分析与风险预测、成长仪表盘、职业规划报告生成（支持在线编辑+PDF导出）。
项目实现
技术栈：后端采用 Python FastAPI + Uvicorn + SQLite，前端采用 Vue 3 + TypeScript + Element Plus + ECharts，AI 层使用 Qwen-Plus 大模型、BGE-M3 Embedding 模型、FAISS 向量存储，工作流编排采用 LangGraph 多智能体框架。核心亮点包括混合检索自动降级保证可用性、知识图谱参与匹配评分提供多维度信号、LLM 置信度门控自适应权重机制。难点涉及 BGE-M3 模型懒加载优化、大批量真实岗位数据采集反爬对抗、知识图谱 TF-IDF 加权 Jaccard 相似度升级、模拟时序趋势数据过渡方案设计等。
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目标：交付v0.1.0版本，提供TUI/Daemon/Dashboard三种运行模式；以LLM实现自然语言驱动的智能运维；建立本地审查+LLM评估+人工审批三层安全机制；发行包一键部署，开箱即用。
2. 软件功能与核心模块
智能对话引擎：集成LLM，支持自然语言交互，内置ReAct和Plan-and-Execute双策略自动适配任务复杂度，自主调用系统工具，实现“对话即运维”。
安全管控中心：本地规则硬拦截+LLM辅助风险评估+人工风险队列审批三层防线，五级风险分级（只读到关键变更），全程审计可追溯。
自动化巡检与调度：后台守护进程支持Cron定时采集CPU/内存/磁盘/网络等指标，扩展至K8s/容器/Prometheus巡检，阈值告警推送钉钉/企微，告警归并为Incident故障事件。
用户交互层：TUI终端界面（ratatui，六Tab页，键盘导航）+ Web Dashboard（React，可视化看板）。
3. 核心业务流程
故障诊断修复流程：SSH登录→TUI对话页输入自然语言（如“nginx起不来”）→Agent经LLM意图分析，调用check_service/journalctl等诊断工具（安全审查保障只读）→流式呈现诊断结果→修复操作识别为高风险→进入风险队列待人工审批（a键批准/x键拒绝）→执行并反馈结果。
无人值守巡检与干预流程：Daemon systemd开机自启→按Cron定时执行巡检（指标每分钟，深度每30分钟）→数据写入SQLite→超阈值生成告警并推送钉钉/企微→运维人员通过Dashboard/TUI介入查看→查阅Incident时间线和处置计划→高风险操作仍经人工审批后执行。
4. 项目范围与约束
包含：v0.1.0全部功能开发（24个功能点）、测试、文档、发行包及安装脚本。
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技术约束：Rust 2024 + tokio；前端React+TypeScript+Bun；SQLite。
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