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AuraInterviewer

本系统一个在线的 AI 面试练习平台，旨在帮助求职者在模拟真实面试环境中练习提升，通过引入多种 AI 模型（GPT、DeepSeek、SiliconFlow 等）实现智能提问、语义分析、表现评估和结构化反馈， 解决传统面试准备方式效率低、评估片面的问题。系统采用前后端分离的微服务架构，具备完整的面试流程和完善的安全保障。

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Supported Platforms

Universal

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AI面试官系统

一个基于AI的智能面试练习平台，帮助求职者提升面试技能和表现。系统采用微服务架构，集成多种AI模型，提供个性化的面试体验和专业的评估反馈。

🌟 项目特色

  • 🤖 多AI模型集成: 集成OpenAI GPT、DeepSeek、SiliconFlow等多种AI服务商
  • 📝 智能评估算法: 从技术准确性、表达清晰度、情感状态等多维度评分
  • 🎯 完整微服务架构: 基于Spring Cloud的服务注册、API网关、独立服务模块
  • 📊 专业面试报告: 自动生成包含分数、反馈和改进建议的详细报告
  • 🎨 自定义模板系统: 支持创建、管理和分享个性化面试模板
  • 👥 企业级安全认证: JWT无状态认证、RBAC权限模型、多层安全防护
  • 📈 全栈技术实现: 后端微服务架构 + 前端现代化UI设计 + AI智能集成

🏗️ 技术架构

后端技术栈

  • 框架: Spring Boot 3.2.0 + Spring Cloud
  • 服务注册: Eureka Server
  • API网关: Spring Cloud Gateway
  • 数据库: MySQL 8.0
  • ORM: MyBatis Plus
  • 缓存: Redis
  • 构建工具: Maven

前端技术栈

  • 框架: Vue 3 + TypeScript
  • UI组件: Element Plus
  • 状态管理: Pinia
  • 路由: Vue Router 4
  • 构建工具: Vite
  • 样式: SCSS

微服务架构

├── eureka-server (8761)     # 服务注册中心
├── gateway (8080)           # API网关
├── user-service (8081)      # 用户服务
├── interview-service (8082) # 面试服务
└── ai-service (8083)        # AI服务

🚀 快速开始

环境要求

  • Java 18+
  • Node.js 18+
  • MySQL 8.0+
  • Redis 6.0+
  • Maven 3.6+

数据库配置

  1. 创建数据库：
CREATE DATABASE ai_interviewer CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;
  1. 导入数据库脚本：
mysql -u root -p ai_interviewer < database/init.sql

后端启动

  1. 启动服务注册中心
cd backend/eureka-server
mvn spring-boot:run
  1. 启动API网关
cd backend/gateway
mvn spring-boot:run
  1. 启动用户服务
cd backend/user-service
mvn spring-boot:run
  1. 启动面试服务
cd backend/interview-service
mvn spring-boot:run
  1. 启动AI服务
cd backend/ai-service
mvn spring-boot:run

前端启动

cd frontend
npm install
npm run dev

访问地址

  • 前端应用: http://localhost:3000
  • API网关: http://localhost:8080
  • 服务注册中心: http://localhost:8761

👤 默认账户

  • 管理员账户:
    • 用户名: kimi
    • 密码: kimikimi

🎯 主要功能

面试功能

  • 创建面试: 选择模板和AI模型创建面试会话
  • 实时对话: 与AI进行文本面试对话
  • 智能评估: 多维度评估回答质量、表达清晰度和情感状态
  • 暂停/恢复: 支持面试过程中的暂停和恢复
  • 面试报告: 生成详细的面试分析报告和改进建议

模板管理

  • 公共模板: 系统内置的面试模板
  • 自定义模板: 用户可创建个人面试模板
  • 模板分类: 按技术栈、难度等分类管理
  • 模板分享: 支持模板的公开和私有设置

AI配置

  • 多模型支持: 集成OpenAI、DeepSeek、SiliconFlow等多种AI服务商
  • 系统配置: 管理员可配置系统AI模型
  • 用户配置: 用户可添加自定义AI API配置
  • 模型切换: 面试时可选择不同的AI模型和评估算法

用户管理

  • 用户注册: 支持新用户注册
  • 权限控制: 基于RBAC权限模型，管理员和普通用户权限分离
  • 个人资料: 用户信息管理和密码修改
  • 面试历史: 查看历史面试记录和表现统计

📁 项目结构

AI面试官/
├── backend/                 # 后端服务
│   ├── eureka-server/      # 服务注册中心
│   ├── gateway/            # API网关
│   ├── user-service/       # 用户服务
│   ├── interview-service/  # 面试服务
│   └── ai-service/         # AI服务
├── frontend/               # 前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── components/     # 公共组件
│   │   ├── views/          # 页面组件
│   │   ├── stores/         # 状态管理
│   │   ├── api/            # API接口
│   │   └── router/         # 路由配置
│   └── public/             # 静态资源
├── database/               # 数据库脚本
└── README.md              # 项目说明

🔧 配置说明

数据库配置

  • 用户名: root
  • 密码: 123456
  • 数据库: ai_interviewer

AI模型配置

系统支持以下AI服务商：

  • OpenAI
  • DeepSeek
  • SiliconFlow
  • 自定义API

🔒 安全特性

  • JWT Token认证: 实现Token自动刷新机制，提升用户体验
  • RBAC权限模型: 细粒度的角色权限控制，确保数据安全
  • 密码安全策略: 采用MD5加密存储用户密码，防止明文泄露
  • 跨域安全配置: 配置CORS策略，防止恶意跨域请求
  • API访问限制: 实现接口访问频率限制，防止恶意攻击
  • 数据权限隔离: 确保用户只能访问自己的面试数据

📊 性能优化

  • Redis缓存: 提升系统响应速度，优化数据库查询性能
  • 数据库优化: 优化索引和查询性能，支持高并发访问
  • 前端优化: 实现接口防抖、懒加载等前端性能优化策略
  • 微服务解耦: 服务独立部署，提高系统可用性和扩展性

🚀 部署指南

Docker部署

# 构建镜像
docker-compose build

# 启动服务
docker-compose up -d

生产环境配置

  • 修改数据库连接配置
  • 配置Redis集群
  • 设置环境变量
  • 配置反向代理

🤝 贡献指南

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 打开 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

🔍 API测试

项目提供了完整的API测试页面，访问 frontend/api-test.html 可以测试所有服务接口。

测试功能

  • 服务健康检查
  • 用户认证测试
  • 面试功能测试
  • AI服务测试
  • 管理功能测试

🐛 常见问题

1. 服务启动失败

  • 检查端口是否被占用
  • 确认数据库连接配置
  • 查看服务注册中心状态

2. AI服务调用失败

  • 检查AI API配置是否正确
  • 确认API密钥有效性
  • 查看网络连接状态

3. 前端编译错误

  • 清理node_modules重新安装
  • 检查Node.js版本是否符合要求
  • 确认TypeScript配置正确

✨ 项目亮点

1. 100% 独立开发

涵盖完整系统生命周期，从需求分析、架构设计到开发部署全流程独立完成

2. 微服务架构实践

采用Spring Cloud微服务架构，实现服务解耦、独立部署、高可用性

3. 多AI模型集成

支持多种AI服务商，实现模型动态切换和智能评估算法

4. 全栈技术能力

  • 后端: 微服务架构设计 + Spring Boot开发 + 数据库优化
  • 前端: Vue 3 + TypeScript + 现代化UI设计
  • AI集成: 多模型对接 + 智能评估算法 + 结构化数据处理

5. 企业级安全认证

  • JWT无状态认证: 实现Token自动刷新机制，提升用户体验
  • RBAC权限模型: 细粒度的角色权限控制，确保数据安全
  • 多层安全防护: API限流 + 密码加密 + 跨域防护的完整安全体系

📚 技术成果

  • 代码量: 前后端总计约15,000+行代码
  • 数据库表: 设计5个核心业务表，支持复杂业务场景
  • API接口: 开发50+个RESTful API接口
  • 前端页面: 实现20+个功能页面，用户体验优秀
  • AI集成: 对接4+种AI服务商，支持多模型切换

GodLeaveMe

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GitHub Stars27
CategoryDevelopment
Updated8d ago
Forks3
GodLeaveMe/AuraInterviewer

Languages

Java

Security Score

90/100

Audited on Mar 28, 2026

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