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