知识库与 RAG工具
Portfolio AI Assistant：基于简历知识库的招聘问答助手
VidhiDixit2000/portfolio-ai-assistant · Recruiter-facing chat assistant grounded in my resume — answers questions about my experience with classification routing and streaming responses, built so it can't invent experience I don't have. FastAPI on Render, React on Vercel.
ELI5：它是什么，解决什么问题
面向招聘方的对话式助手，从作者简历知识库中作答，支持按职位描述（JD）评分、上传或设置 JD、以 NDJSON 流式返回答案，并借助每次会话的状态与求职知识库缓存来避免编造简历中没有的经历；后端采用 FastAPI（主用 OpenAI，自动回退到 Groq），前端采用 React 并部署在 Vercel，后端部署在 Render。
核心能力与快速开始
★ 0 · Python
- 能做什么
- 提供 /health、/chat-stream、/userchat、/set-jd、/upload-jd、/reset 等 HTTP 接口；从简历知识库回答招聘方的提问；可对岗位描述（JD）进行评分；以 NDJSON 流式返回答案；以简历 .docx 为必需知识库，并缓存结构化解析结果 parsed_resume.json；LLM 主用 OpenAI，自动回退到 Groq；会话历史与 JD 保存在进程内存中。
- 适用场景
- 用于个人作品集或求职页面的招聘方问答；辅助招聘方了解候选人的经历；根据岗位描述进行简历匹配评分；演示基于简历知识库的受限问答与流式对话。
- 项目形态
- 可直接使用的工具
- 部署方式
- 后端按 README 部署到 Render Web Service（Root Directory=backend，使用 uvicorn 启动，Instance Type=Free，健康检查 /health），前端部署在 Vercel；环境变量需设置 OPENAI_API_KEY、GROQ_API_KEY、PYTHON_VERSION=3.13.9，前端需设 VITE_API_URL。
- 主要依赖
- 需要简历知识库 .docx（缺失时应用启动报错）；需要 OpenAI 与 Groq 的 API key；Python 3.13.9；会话状态存储在进程内存中，且必须使用 --workers 1。
- 使用限制
- 会话历史与 JD 都保存在进程内内存中，因此必须单 worker 运行，无法跨进程或跨实例共享；Render 免费实例空闲约 15 分钟后睡眠，冷启动首请求需 30–50 秒；知识库变更后需删除并重新生成 parsed_resume.json，否则缓存会过期；CORS 仅允许指定前端源；未说明 API 调用成本、许可证与商用授权情况。
- 许可证
- 未说明
- 最近推送
- 2026-10-25 04:22
资料检查：2026-10-26 07:00 · 卡片整理：2026-10-26 07:00
卡片由 AI 根据仓库资料整理，未进行安装或运行验证
职业应用
HR
招聘方可通过对话式助手询问候选人的经历，并上传或设置职位描述（JD）对候选人进行评分；助手基于简历知识库作答，避免编造简历中没有的经历。
查看内容依据
A FastAPI backend (`backend/`) that answers recruiter questions about me from a knowledge base, scores me against a job description, and streams answers as NDJSON.
由 AI 根据来源材料整理，未进行安装或运行验证
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