Airtep/gig-poc/docs

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

/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