# Gig POC README

## 项目目标
本项目实现一个“灵活用工最小 POC 内核系统”，围绕岗位理解、工人理解、LightRAG 检索、匹配排序和推荐解释构建完整闭环。

## 技术栈
- 后端：Python 3.11、FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy、Uvicorn
- 数据层：PostgreSQL 16、Qdrant
- 前端：React 19、Vite 6
- 部署：Docker Compose
- 模型接入：OpenAI 兼容 LLM 接口，可选开启；默认启用本地规则兜底，推荐模型默认值为 `gpt-5.4`

## 目录结构
```text
/gig-poc
  /apps
    /web
    /api
  /packages
    /shared-types
    /prompts
    /sample-data
  /infrastructure
    docker-compose.yml
    docker-compose.prod.yml
    /sql
    /scripts
  /docs
    README.md
    API.md
    ARCHITECTURE.md
    DEMO.md
```

## 环境变量说明
- `DATABASE_URL`：PostgreSQL 连接串
- `QDRANT_URL`：Qdrant 服务地址
- `LLM_ENABLED`：是否启用外部 LLM 抽取
- `LLM_BASE_URL`：OpenAI 兼容接口地址
- `LLM_API_KEY`：模型服务密钥
- `LLM_MODEL`：模型名称

## 启动方式
1. `cd gig-poc`
2. `sh infrastructure/scripts/dev-up.sh`

## 样本导入方式
`dev-up.sh` 会在健康检查通过后自动触发 `/poc/ingest/bootstrap`，导入 100 岗位、300 工人和词表。

## API 地址
- `http://127.0.0.1:8000`
- OpenAPI：`http://127.0.0.1:8000/docs`

## 前端访问地址
- `http://127.0.0.1:5173`

## 演示路径
1. 打开岗位测试页，输入岗位描述并抽取
2. 点击入库并匹配工人
3. 打开工人测试页，输入工人描述并抽取
4. 点击入库并匹配岗位
5. 在系统状态页执行健康检查和样本导入

## 已实现范围
- 岗位抽取
- 工人抽取
- JobCard / WorkerCard / MatchResult 统一 schema
- 样本数据 bootstrap
- LightRAG 风格向量检索适配层
- 两阶段召回与排序
- 推荐理由生成
- Web 控制台
- Docker Compose 本地与生产部署

## 未实现范围
- 裂变、支付、合同、工时、薪资结算
- 权限系统与复杂后台
- 大规模并发优化