部署说明

这页只写当前仓库真实可用的启动方式。

环境要求

• Python 3.11+

• Node.js 18+

• 一个可用的 OpenAI 兼容 LLM 接口

• 一个可用的 Embedding 接口，或者本地 Embedding 模型

录音上传转写不是必需功能；如果你要用它，再额外配置语音相关环境变量。

1. 复制环境变量

cp .env.example .env

2. 最小可运行配置

如果你想先把项目跑起来，推荐先用 API Embedding 模式。如果你使用远程 Embedding API，最小可运行配置如下：

API_BASE=https://your-llm-api-base/v1
API_KEY=sk-your-api-key
MODEL=your-model-name
EMBEDDING_BACKEND=api
EMBEDDING_API_BASE=https://your-embedding-api-base/v1
EMBEDDING_API_KEY=sk-your-embedding-key
EMBEDDING_API_MODEL=your-embedding-model

这些变量分别是：

• API_BASE：主 LLM 的 OpenAI 兼容接口地址。面试、复盘、JD 分析都会走它。

• API_KEY：上面这个 LLM 接口的密钥。

• MODEL：主 LLM 模型名。

• EMBEDDING_BACKEND：Embedding 走哪条路，只能是 api 或 local。

• EMBEDDING_API_BASE：Embedding 接口地址。如果你用官方 OpenAI Embedding，这个值可以留空。

• EMBEDDING_API_KEY：Embedding 接口密钥。

• EMBEDDING_API_MODEL：Embedding 模型名。这里不要照抄示例，应该改成你的服务实际支持的模型。

默认认证配置如下；如果不改，启动后可以直接登录：

DEFAULT_EMAIL=[e-mail]
DEFAULT_PASSWORD=admin123
ALLOW_REGISTRATION=false

3. 如果你想用本地 Embedding

如果你不想走远程 Embedding API，可以改成：

EMBEDDING_BACKEND=local
LOCAL_EMBEDDING_MODEL=BAAI/bge-m3
LOCAL_EMBEDDING_PATH=

说明：

• LOCAL_EMBEDDING_MODEL：本地 Embedding 模型名。

• LOCAL_EMBEDDING_PATH：如果你已经把模型下载到本地，可以直接写本地路径。

• LOCAL_EMBEDDING_MODEL 和 LOCAL_EMBEDDING_PATH 二选一即可。

• 本地模式需要额外安装依赖：pip install -r requirements.local-embedding.txt

4. 本地手动启动

后端：

pip install -r requirements.txt
uvicorn backend.main:app --reload --port 8000

前端：

cd frontend
npm install
npm run dev

启动后访问：

http://localhost:5173

5. Docker 启动

docker compose up --build

启动后访问：

http://localhost

6. 面试 Copilot 的额外配置

如果你要启用 Copilot 的独立模型、实时语音识别或联网公司搜索，还需要补齐这些可选项：

COPILOT_API_BASE=
COPILOT_API_KEY=
COPILOT_MODEL=
NLS_APPKEY=
NLS_ACCESS_KEY_ID=
NLS_ACCESS_KEY_SECRET=
TAVILY_API_KEY=

这些变量的作用分别是：

• COPILOT_API_BASE / COPILOT_API_KEY / COPILOT_MODEL：给 Copilot 单独指定一套 OpenAI 兼容模型配置。不填时会回退到主 LLM。

• NLS_APPKEY / NLS_ACCESS_KEY_ID / NLS_ACCESS_KEY_SECRET：给 Copilot 的实时语音识别使用。不配时，Copilot 仍可用，但只能手动输入 HR 的问题。

• TAVILY_API_KEY：给 Copilot Prep 阶段的公司联网搜索使用。不配时不会整段报废，但公司情报会退化成“跳过联网搜索”。

额外注意：

• 启用 NLS_* 不只要填环境变量，还要额外安装阿里云 NLS Python SDK。

• 如果你只是想先用 Copilot，看 JD 分析、匹配分析和策略树，NLS_* 和 TAVILY_API_KEY 都不是强制项。

• 这些值怎么申请、控制台里去哪里找，统一看 外部服务配置。

7. 录音转写的额外配置

如果你要使用“上传录音 -> 自动转写”这条链路，还需要补齐：

DASHSCOPE_API_KEY=
QINIU_ACCESS_KEY=
QINIU_SECRET_KEY=
QINIU_BUCKET=
QINIU_DOMAIN=

这些变量不是可有可无的一半配置，而是同一条链路里的两段能力：

• DASHSCOPE_API_KEY：阿里云 DashScope 的语音转写能力。

• QINIU_ACCESS_KEY / QINIU_SECRET_KEY：上传到七牛所需的访问凭证。

• QINIU_BUCKET：目标存储空间。

• QINIU_DOMAIN：七牛对外访问域名。这里应该填完整域名前缀，例如 https://cdn.example.com。

当前代码的转写流程是：先把音频传到七牛拿公网 URL，再把 URL 交给 DashScope 转写。所以如果你要走“上传录音并自动转写”，DASHSCOPE_API_KEY 和整组 QINIU_* 都要配置。

如果这些没配，也不影响主要训练流程；录音复盘可以直接粘贴逐字稿文本。

这些值怎么申请、控制台里去哪里找，统一看 外部服务配置。

8. 线上部署注意事项

• 手动开发模式下，前端默认是 5173，后端是 8000。

• Docker 模式下，前端默认对外暴露 80 端口。

• 如果你在线上要使用麦克风或录音相关能力，建议启用 HTTPS；浏览器对非 localhost 的音频权限更严格。

• 线上环境不要保留默认的 JWT_SECRET、DEFAULT_PASSWORD。