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# Gig POC README
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## 项目目标
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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。
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## 技术栈
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- 后端：Python 3.11、FastAPI、Pydantic、SQLAlchemy、Uvicorn
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- 数据层：PostgreSQL 16、Qdrant
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- 前端：React 19、Vite 6
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- 部署：Docker Compose
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- 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`
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## 目录结构
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```text
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/gig-poc
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/apps
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/web
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/api
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/packages
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/shared-types
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/prompts
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/sample-data
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/infrastructure
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docker-compose.yml
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docker-compose.prod.yml
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/sql
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/scripts
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/docs
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README.md
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API.md
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ARCHITECTURE.md
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DEMO.md
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```
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## 环境变量说明
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- `DATABASE_URL`：PostgreSQL 连接串
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- `QDRANT_URL`：Qdrant 服务地址
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- `LLM_ENABLED`：是否启用外部 LLM 抽取
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- `LLM_BASE_URL`：OpenAI 兼容接口地址
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- `LLM_API_KEY`：模型服务密钥
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- `LLM_MODEL`：模型名称
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## 启动方式
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1. `cd gig-poc`
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2. `sh infrastructure/scripts/dev-up.sh`
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## 样本导入方式
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`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。
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## API 地址
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- `http://127.0.0.1:8000`
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- OpenAPI：`http://127.0.0.1:8000/docs`
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## 前端访问地址
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- `http://127.0.0.1:5173`
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## 演示路径
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1. 打开岗位测试页，输入岗位描述并抽取
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2. 点击入库并匹配工人
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3. 打开工人测试页，输入工人描述并抽取
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4. 点击入库并匹配岗位
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5. 在系统状态页执行健康检查和样本导入
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## 已实现范围
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- 岗位抽取
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- 工人抽取
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- JobCard / WorkerCard / MatchResult 统一 schema
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- 样本数据 bootstrap
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- LightRAG 风格向量检索适配层
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- 两阶段召回与排序
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- 推荐理由生成
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- Web 控制台
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- Docker Compose 本地与生产部署
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## 未实现范围
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- 裂变、支付、合同、工时、薪资结算
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- 权限系统与复杂后台
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- 大规模并发优化
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