1.2 KiB
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架构说明
总体架构
项目采用前后端分离部署：
apps/api：FastAPI 服务，负责抽取、入库、匹配、解释、查询apps/web：React/Vite 控制台，负责 POC 演示postgres：结构化数据持久化qdrant：LightRAG 风格向量召回层
后端分层
api：HTTP 路由services：抽取、入库、匹配、RAG 适配repositories：数据库读写domain：Pydantic schema 与 SQLAlchemy model
抽取链路
- 读取
packages/prompts - 若配置了外部 LLM，则走 OpenAI 兼容结构化抽取
- 如果外部 LLM 不可用，则回退到本地规则抽取
- 所有输出统一走 Pydantic 校验
RAG 方案
当前 POC 使用 LightRAGAdapter 作为轻量适配层：
- 结构化卡片先落 PostgreSQL
- 关键信息序列化后写入 Qdrant
- 使用技能近义词图做扩展召回
- 对召回结果进入规则打分排序
匹配公式
MatchScore =
0.35 * SkillScore
+ 0.20 * RegionScore
+ 0.15 * TimeScore
+ 0.15 * ExperienceScore
+ 0.15 * ReliabilityScore
部署方式
- 本地：
infrastructure/docker-compose.yml - 生产：
infrastructure/docker-compose.prod.yml - 前端通过 Nginx 独立容器部署，并反向代理 API，保持前后端分离