智能面试辅助平台：Java+SpringBoot与RAG技术的创新实践

1. 项目概述：智能面试辅助平台的诞生背景

作为一名经历过无数次技术面试的老兵，我深知计算机专业求职路上的痛点。去年帮学弟修改简历时，发现他投了30多家公司却只收到3个面试邀请，问题出在简历与岗位要求严重不匹配。这让我萌生了开发智能面试辅助平台的想法——用技术手段解决求职过程中的信息不对称问题。

当前市面上的面试辅助工具存在明显短板：牛客网的题库更新慢，智联招聘的AI面试过于模板化。我们的平台创新性地将大语言模型与RAG技术结合，实现了三大突破：

1. 个性化出题引擎：基于简历内容动态生成技术问题，模拟真实面试中的追问场景
2. 智能评估体系：从代码质量到沟通表达的全维度量化评分
3. 私有知识库整合：支持上传个人技术笔记构建专属复习资料库

技术选型上我们采用Java+SpringBoot技术栈，主要考虑企业级应用的稳定性和团队技术储备。特别值得一提的是使用了Java21的虚拟线程特性，在模拟面试的SSE长连接场景下，并发能力提升了8倍。

2. 核心技术实现解析

2.1 RAG架构的深度优化

传统RAG系统在技术面试场景会遇到两个致命问题：专业术语检索准确率低（如"Spring事务传播机制"被误匹配为普通事务说明），以及算法题解析出现"幻觉回答"。我们的解决方案是：

java复制// 混合检索实现示例
public List<KnowledgeChunk> hybridSearch(String query) {
    // 第一步：查询重写
    String rewrittenQuery = llmClient.rewriteQuery(query); 
    
    // 并行执行两种检索
    CompletableFuture<List<KnowledgeChunk>> vectorSearch = 
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> pgVectorService.search(rewrittenQuery));
    CompletableFuture<List<KnowledgeChunk>> fullTextSearch =
        CompletableFuture.supplyAsync(() -> po