CareerPilot v3.0

智能职业匹配与成长规划系统

核心链路：多份简历 + 手动信息 → 用户画像构建 → 上传 JD → AI 人岗匹配分析 → 聚合技能成长规划

快速启动

1. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env，填写 DEEPSEEK_API_KEY

2. 启动服务

docker compose up -d

3. 访问

服务	地址
前端	http://localhost
API 文档	http://localhost/api/docs
Celery 监控	http://localhost:5555

项目结构

CareerPilot/
├── backend/
│   ├── app/
│   │   ├── api/          # 路由层（resumes, profile, jds, analysis）
│   │   ├── core/         # 配置、数据库、Redis、安全校验、依赖注入
│   │   ├── models/       # SQLAlchemy ORM 模型
│   │   ├── schemas/      # Pydantic v2 Schema
│   │   ├── services/     # 业务逻辑（LLM 调用、文件解析、匹配、规划）
│   │   ├── workers/      # Celery 异步任务
│   │   └── main.py       # FastAPI 入口
│   ├── Dockerfile
│   └── requirements.txt
├── frontend/
│   └── index.html        # 单页前端（Phase 0）
├── nginx/
│   └── nginx.conf
├── docker-compose.yml
├── .env.example
└── docs/                 # 设计文档

技术栈

• 后端: Python 3.11, FastAPI, SQLAlchemy 2.x async, Pydantic v2
• 任务队列: Celery 5 + Redis
• 数据库: PostgreSQL 16 + asyncpg
• AI: DeepSeek Chat V3（文本分析）+ DeepSeek VL2（图片 OCR）
• 规划编排: LangGraph（学习规划流程编排）
• 学习资源: 内置本地资源库（中国网络友好）
• HTTP: httpx（异步，无 requests/Playwright）