基于 LiveKit 实时音频框架的 AI 语音模拟面试平台。通过 SiliconFlow 提供的 DeepSeek-V3（LLM）、SenseVoiceSmall（语音识别）和 CosyVoice2（语音合成），结合 RAG 知识库检索，实现沉浸式的中文语音技术面试体验。
| 首页 - 双入口 |
快速体验 - 面试配置 |
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| 招聘者管理面板 |
候选人面试入口 |
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| 面试房间（实时语音 + 转录） |
面试评估报告 |
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| 招聘者查看报告 |
候选人面试完成 |
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- 双使用模式：
- 快速体验模式：无需注册，直接选择岗位和难度即可开始面试，报告基于 sessionStorage 展示
- 招聘者模式：创建面试 → 生成候选人专属链接 → 候选人填写信息加入 → 招聘者查看报告，数据持久化到 SQLite
- 语音实时对话：基于 WebRTC 的低延迟语音通信，支持 VAD 端点检测
- 实时语音转录：面试过程中 AI 面试官和候选人的语音实时转为文字，打字机效果逐字显示，支持自动滚动
- 三大岗位：前端工程师 / 后端工程师 / 全栈工程师
- 三级难度：初级（1-3年）/ 中级（3-5年）/ 高级（5年+）
- 自定义面试时长：招聘者模式支持 5-60 分钟自定义时长，面试进度条实时展示
- 简历针对性提问：支持粘贴简历文本或上传简历文件（PDF / DOCX），AI 面试官会根据简历内容进行追问
- 简历文件解析：支持拖拽上传或点击上传 PDF、DOCX 格式简历，自动提取文本内容
- RAG 知识库：ChromaDB + bge-large-zh-v1.5 向量检索，覆盖 34 道面试真题（前端 17 / 后端 10 / 全栈 4 / 通用 3）
- 结构化评估报告：面试结束后自动生成包含 4 维评分（技术能力、沟通表达、项目经验、问题解决）、亮点、改进点、推荐等级的报告
- 多种结束方式：点击按钮 / 超时自动结束 / 语音说"结束面试"
- 报告管理：支持导出报告（TXT）、复制摘要、招聘者面板查看历史报告
- 候选人管理：招聘者可创建 / 查看 / 删除面试，面试列表实时刷新状态（等待 / 进行中 / 已完成 / 已过期）
| 层级 |
技术 |
| 前端 |
Next.js 15 + React 19 + Tailwind CSS 3 |
| 实时通信 |
LiveKit Server + @livekit/components-react |
| Agent |
@livekit/agents (Node.js 22) + Voice Agent Pipeline |
| 语音识别 |
SenseVoiceSmall（SiliconFlow） |
| 大语言模型 |
DeepSeek-V3（SiliconFlow） |
| 语音合成 |
CosyVoice2-0.5B（SiliconFlow） |
| 向量数据库 |
ChromaDB + bge-large-zh-v1.5 |
| 业务数据库 |
SQLite（better-sqlite3，WAL 模式） |
| 容器编排 |
Docker Compose |
interview-agent/
├── frontend/ # Next.js 前端
│ ├── src/
│ │ ├── app/
│ │ │ ├── page.tsx # 首页（招聘者入口 + 快速体验双入口）
│ │ │ ├── quick/page.tsx # 快速体验：岗位/难度选择 + 简历上传
│ │ │ ├── interview/page.tsx # 快速体验面试房间
│ │ │ ├── report/page.tsx # 快速体验面试报告（sessionStorage）
│ │ │ ├── recruiter/
│ │ │ │ ├── page.tsx # 招聘者管理面板（创建/列表/删除）
│ │ │ │ └── report/[id]/page.tsx # 招聘者查看报告
│ │ │ ├── c/[id]/
│ │ │ │ ├── page.tsx # 候选人信息填写页
│ │ │ │ ├── interview/page.tsx # 候选人面试房间
│ │ │ │ └── complete/page.tsx # 面试完成感谢页
│ │ │ └── api/
│ │ │ ├── token/route.ts # Token 生成 + Agent 调度
│ │ │ ├── interviews/route.ts # 面试列表/创建 API
│ │ │ ├── interviews/[id]/route.ts # 面试详情/更新/删除 API
│ │ │ └── upload-resume/route.ts # 简历文件解析 API
│ │ ├── components/
│ │ │ └── InterviewRoom.tsx # 面试房间核心组件
│ │ ├── lib/
│ │ │ ├── db.ts # SQLite 数据库操作
│ │ │ └── constants.ts # 共享常量
│ │ └── types/
│ └── .env.local
├── agent/ # LiveKit Agent
│ ├── src/
│ │ ├── main.ts # Agent 入口 + 报告生成
│ │ ├── interview-agent.ts # 面试 Agent 逻辑（RAG + 结束检测）
│ │ ├── prompts/
│ │ │ └── interviewer.ts # 面试官提示词
│ │ ├── rag/
│ │ │ ├── knowledge-base.ts # ChromaDB 检索
│ │ │ └── embeddings.ts # 向量嵌入
│ │ ├── scripts/
│ │ │ └── index-knowledge.ts # 题库索引脚本
│ │ └── knowledge/ # 面试题库 JSON
│ └── .env.local
├── docker-compose.yml # 服务编排（4 个服务）
├── livekit.yaml # LiveKit Server 配置
├── .env # Docker Compose 环境变量
└── DESIGN.md # 详细系统设计文档
- Node.js >= 22
- Docker & Docker Compose
- SiliconFlow API Key（申请地址）
# 项目根目录 .env（Docker Compose 使用）
cp .env.example .env
# 编辑 .env，填入你的 SILICONFLOW_API_KEY
# Agent 环境变量
cp agent/.env.local.example agent/.env.local
# 编辑 agent/.env.local，填入你的 SILICONFLOW_API_KEY
# 前端环境变量（本地开发用，默认值即可）
cp frontend/.env.local.example frontend/.env.local
# 启动 LiveKit Server + ChromaDB
docker-compose up -d livekit-server chromadb
cd agent
npm install
npm run index-knowledge
cd agent
npm install
npm run dev
cd frontend
npm install
npm run dev
访问 http://localhost:3000 开始面试。
# 配置 .env 后一键启动所有服务
docker-compose up -d
| 服务 |
端口 |
说明 |
| frontend |
3000 |
Next.js 前端 |
| livekit-server |
7880 |
LiveKit WebSocket |
| chromadb |
8000 |
向量数据库 |
| agent |
- |
面试 Agent（无端口暴露） |
- 首页点击"快速体验"
- 输入名字，选择岗位和难度
- （可选）粘贴简历文本或上传 PDF / DOCX 简历文件
- 点击"开始面试"，允许麦克风权限
- AI 面试官通过语音交流，按面试流程推进
- 点击"结束面试"或说"结束面试"结束
- 查看结构化面试评估报告，支持导出和复制
- 首页点击"招聘者入口"进入管理面板
- 点击"创建面试"，选择岗位、难度、时长，可上传候选人简历
- 复制生成的面试链接，发送给候选人
- 候选人打开链接，填写姓名和邮箱后加入面试
- 面试结束后，招聘者在管理面板查看报告，支持导出和复制摘要
详见 DESIGN.md
