AI Interview Helper

AI面试助手是一个基于React的智能面试准备工具，提供实时语音转文字、AI智能回答建议和完整的面试会话管理功能。

✨ 主要功能

🎤 实时语音转写 - 基于科大讯飞RTasr API的高精度语音识别
🤖 AI智能回答 - 集成DeepSeek AI提供面试问题的智能回答建议
💾 会话持久化 - 完整的面试记录保存和历史回顾
👤 用户认证 - 基于JWT的安全用户登录系统
🔄 实时同步 - 前后端实时数据同步和状态管理

🏗️ 技术架构

前端技术栈

React 19 + TypeScript + Vite
Ant Design - 企业级UI组件库
Zustand - 轻量级状态管理
Axios - HTTP客户端和请求拦截
WebAudio API - 实时音频处理

后端技术栈

FastAPI - 高性能Python Web框架
PostgreSQL - 关系型数据库
Redis - 缓存和会话存储
JWT - 用户认证和授权
SQLAlchemy - ORM数据库操作

🚀 快速开始

环境要求

Node.js 16+
Python 3.9+
PostgreSQL 17+ (推荐Docker)
Redis 7+ (推荐Docker)

1. 使用Docker启动（推荐）

方法一：一键启动所有服务（推荐）

# 启动生产环境
chmod +x scripts/docker-start.sh
./scripts/docker-start.sh

# 或启动开发环境（支持代码热重载）
chmod +x scripts/dev-start.sh
./scripts/dev-start.sh

方法二：使用docker-compose

# 生产环境
docker-compose up --build -d

# 开发环境
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up --build -d

方法三：单独启动数据库服务

# PostgreSQL
docker run --name postgres-ai-interview \
  -e POSTGRES_PASSWORD=root \
  -p 5432:5432 \
  -d postgres:17.5

# Redis  
docker run --name redis-ai-interview \
  -p 6379:6379 \
  -d redis:7.4-alpine

2. 传统方式启动后端（可选）

💡 推荐使用上面的Docker方式启动，可避免环境配置问题

Linux/macOS/WSL环境:

cd backend
chmod +x setup.sh
./setup.sh  # 自动创建.env配置文件
python run_server.py

Windows环境:

cd backend
python test_connection.py  # 测试数据库连接
python run_server_windows.py  # Windows专用启动脚本

3. 前端启动

方法一：使用自动化脚本 (推荐)

cd frontend
chmod +x setup.sh
./setup.sh  # 自动创建.env配置文件
npm run dev

方法二：手动安装

# 进入前端目录
cd frontend

# 复制环境变量模板
cp .env.example .env

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器 (运行在 http://localhost:5173)
npm run dev

4. 默认测试账户

用户名: test
密码: test1234
邮箱: test@example.com

5. API密钥配置

使用前需要配置API密钥（在应用内设置）：

DeepSeek AI API: 在应用的API配置页面填入密钥
科大讯飞语音API: 在应用的语音设置页面配置APPID和APIKEY

💡 安全提示: 所有API密钥都通过应用内界面配置，不会硬编码在代码中

📁 项目结构

ai-interview-helper-react/
├── frontend/                 # React前端应用
│   ├── src/
│   │   ├── api/             # API接口封装
│   │   ├── components/      # 可复用组件
│   │   ├── pages/           # 页面组件
│   │   ├── store/           # Zustand状态管理
│   │   └── utils/           # 工具函数
│   └── public/
├── backend/                  # FastAPI后端应用
│   ├── app/
│   │   ├── models.py        # 数据库模型
│   │   ├── schemas.py       # Pydantic模型
│   │   ├── auth.py          # 认证逻辑
│   │   └── routers/         # API路由
│   ├── main.py              # 应用入口
│   └── requirements.txt     # Python依赖
└── memory-bank/             # 项目文档和上下文

🔧 配置说明

环境变量配置

后端配置 (backend/.env):

DATABASE_URL=postgresql://postgres:root@localhost:5432/ai_interview_helper
REDIS_URL=redis://localhost:6379
SECRET_KEY=your-secret-key-change-this-in-production
ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=30

前端配置 (frontend/.env):

VITE_API_BASE_URL=http://localhost:9000

API密钥申请

科大讯飞语音转写API - 申请地址：https://www.xfyun.cn/
DeepSeek AI API - 申请地址：https://platform.deepseek.com/

申请后在应用内设置页面配置，不需要修改代码文件。

📊 API文档

后端启动后可访问自动生成的API文档：

Swagger UI: http://localhost:9000/docs
ReDoc: http://localhost:9000/redoc

主要API端点

端点	方法	描述
`/health`	GET	健康检查
`/api/auth/login`	POST	用户登录
`/api/auth/register`	POST	用户注册
`/api/auth/me`	GET	获取当前用户
`/api/sessions/`	GET/POST	会话管理
`/api/sessions/{id}/messages`	GET/POST	消息管理

🛠️ 开发命令

Docker开发（推荐）

# 启动开发环境
./scripts/dev-start.sh

# 查看日志
./scripts/docker-logs.sh

# 查看特定服务日志
./scripts/docker-logs.sh backend
./scripts/docker-logs.sh postgres

# 重启服务
./scripts/docker-restart.sh

# 停止服务
./scripts/docker-stop.sh

# 进入后端容器调试
docker-compose -f docker-compose.dev.yml exec backend bash

前端开发

cd frontend
npm run dev      # 启动开发服务器
npm run build    # 构建生产版本
npm run lint     # 代码检查
npm run preview  # 预览构建结果

传统后端开发

Linux/macOS/WSL:

cd backend
source venv/bin/activate
python run_server.py          # 启动开发服务器
python init_default_user.py   # 重置默认用户
python test_db.py             # 测试数据库连接

Windows:

cd backend
venv\Scripts\activate
python run_server_windows.py  # Windows专用启动脚本
python test_connection.py     # 测试数据库连接
python init_default_user.py   # 重置默认用户

Docker管理命令

# 查看容器状态
docker-compose ps

# 查看实时日志
docker-compose logs -f

# 重新构建并启动
docker-compose up --build -d

# 停止并删除容器
docker-compose down

# 清理所有数据（谨慎使用）
docker-compose down -v

📈 版本路线图

✅ v0.1 - 基础前端UI和语音转写功能
✅ v0.2 - AI回答功能和实时对话体验
✅ v0.3 - 后端架构和数据持久化
🔄 v0.4 - 多模型支持和API配置管理
📋 v0.5 - 完善用户系统和登录页面

🤝 贡献指南

Fork 本仓库
创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
创建 Pull Request
加我WeChat: JarvanJason 一起贡献

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🙏 致谢

科大讯飞提供优秀的语音识别API
DeepSeek提供强大的AI模型支持
Ant Design提供优雅的UI组件库
面试狗提供UI灵感

正在解决的问题

触发AI提问的时机难以控制, 准确率低, 需要帮忙改进