系统利用AI技术自动生成并发送友好、专业的欢迎语，用于求职者互动的开场，提升求职者体验，并引导其进入下一步的互动。

 

通过Docker容器化技术搭建并配置MySQL数据存储集群，以支持后续的聊天历史持久化功能。包括选择合适的MySQL版本，使用容器编排工具（如Docker Compose或Kubernetes）实现集群部署，并进行基础配置，如用户权限管理、数据库创建和集群监控等。

 

设计并实现聊天记录的持久化存储功能，支持按时间顺序（线性）和分支跳转（非线性）两种方式存储对话内容，确保对话历史能够安全保存并便于查询和回顾。

 

建立并管理一个企业私有知识库，以支持HR智能分身的知识获取和回答功能。知识库将包含公司特定的信息，如公司文化、职位描述、招聘流程、常见问题解答等，并能够定期更新和扩展。这个私有知识库将作为大语言模型进行智能问答的基础数据来源，确保回答的准确性和一致性。

 

利用OpenAI等先进的大语言模型，增强Chatbot的智能问答能力，确保系统能够分析并理解求职者的复杂问题，提供准确且个性化的回复。

 

支持多个大语言模型之间的灵活切换，根据不同的对话内容选择最合适的模型进行回答。

 

对大语言模型进行微调，使其更适应招聘场景，并支持不同模型参数的动态调整，以提升问答的准确性。

 

实现多轮对话管理功能，确保Chatbot能够理解和处理连续的对话，保持上下文的一致性，并在对话中断后能恢复到先前的状态。

 

在与求职者的对话中，系统主动收集关键信息，如姓名、联系方式、工作经验、技能等。通过预设的信息收集范围，Chatbot能够在适当的时机提出相关问题，并将收集到的信息结构化存储在数据库中，以支持后续的招聘决策和流程。

 

系统对已收集的求职者信息进行自动概要和总结，当认为信息收集较为完整时，生成一份简明的求职者信息报告。系统可以自动将该报告通过邮件发送给企业HR，以便HR快速评估求职者的资格，进一步提升招聘效率。

大语言模型（LLM）:

OpenAI GPT系列

模型微调与调优技术

多语言支持与上下文理解

 

容器化与集群管理:

Docker容器技术

Docker Compose

Kubernetes（可选）

 

数据库与持久化技术:

MySQL数据库

数据库集群与备份

持久化存储与索引优化

 

AI与NLP技术:

自然语言处理（NLP）

文本生成与智能问答

多轮对话管理

 

信息收集与处理:

数据结构化存储

信息汇总与报告生成

自动化邮件推送

 

持续集成与持续部署（CI/CD）:

Jenkins、GitLab CI/CD 或其他CI/CD工具

自动化测试与部署流水线

版本控制与回滚策略

 

操作系统与应用环境:

Linux操作系统（如Ubuntu、CentOS）

Shell脚本与自动化管理

系统监控与日志管理

 

云服务与基础设施:

AWS、Azure 或 GCP等云服务平台

云数据库与存储服务

负载均衡与自动扩展

 

Web服务部署与管理:

FastAPI: 用于构建高性能的API服务，支持快速开发与部署。

Nginx: 用于反向代理、负载均衡和静态资源服务，确保Web服务的高可用性和性能优化。

HTTP/HTTPS 配置: 配置安全的Web服务，支持SSL/TLS加密。