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# 后端 API 对接指南
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前端四条演示流和演示预检已经稳定。后端 API 按页面逐刀接入，避免一次性铺满四个页面。
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## 第一阶段范围
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| 页面 | 后端接口 | 处理 |
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|---|---|---|
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| AI面试 `/recruit/interview` | `POST /api/recruit/interview/start`、`/answer`、`/finish` | 已接入真实模型优先链路：配置 chat 模型后 `/start` 动态生成面试题，`/finish` 按前端提交的真实回答做结构化评分；未配置模型时使用本地 Rubric 估分，不返回固定候选人分数 |
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| 三角色对练 `/train/practice` | `POST /api/train/practice/start`、`/turn`、`/finish` | 已接入编排 API；数据库启用 chat 模型后，`/turn` 客户回复按人设走真 LLM 生成（seed 剧本作剧情锚点），`/finish` 走单次 temperature=0 结构化评分（4 维分+导师改写+点评）；模型未配置或调用失败自动回退 seed，契约不变 |
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| 正式试点数据导出 | `GET /api/train/practice/export?startDate=YYYY-MM-DD&endDate=YYYY-MM-DD` | 起止日期必填且包含结束日；只统计窗口内能通过唯一手机号或外部 ID 映射到在职组织快照的正式会话，排除重复手机号和身份碰撞。完训定义为每人至少 10 次，校准必须关联同一窗口内正式会话；CSV 同时给出校准命中数和 SOP 可用数，避免用四舍五入后的比率反推门禁状态；汇总和明细均携带正式人员及项目口径，不混入历史 seed/开发身份 |
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| 对练语音 | `POST /api/ai/asr`（multipart 字段 `file`，≤5MB）、`POST /api/ai/tts`（JSON `{text≤300字, voice}`，返回 `{audioUrl}` base64 dataURL） | 走 OpenAI-compatible audio 接口（如硅基流动 SenseVoice/CosyVoice2）；模型管理需启用 `category=asr/tts` 配置；移动端优先用浏览器录音，`getUserMedia/MediaRecorder` 不可用或麦克风权限失败时，用 `audio/*` file input 选择/录制音频后继续调同一 ASR 接口；ASR/TTS 未配置或失败返回 fail，前端降级文本 |
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| 案例沉淀 `/knowledge/cases` | `POST /api/knowledge/case/upload`、`/organize`、`/curate` | `/upload` 改为 multipart 真实语音上传并走 ASR；`/organize` 用真实转写调 chat 模型整理案例，未配置模型时按真实 transcript 本地结构化；不再用固定样例转写冒充成功 |
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| SOP知识库 `/knowledge/sop` | `POST /api/knowledge/search`、`POST /api/knowledge/doc/upload` | 已接入 MySQL Fulltext + Qdrant 混合召回、OSS-first 文档上传、txt/md/PDF/Word/Excel/PPT 解析和 embedding 写入，失败回退 seed |
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| 资料处理 `/knowledge/processing` | `GET /api/knowledge/processing/overview`、`POST /api/knowledge/doc/upload-async`、`GET /api/knowledge/doc/upload-items`、`POST /api/knowledge/doc/upload-items/{id}/retry`、`POST /api/knowledge/doc/import-local-task`、`GET /api/knowledge/doc/import-tasks`、`POST /api/knowledge/doc/import-tasks/{id}/cancel` | 已接入解析任务状态聚合；**批量上传走异步队列**：接口只暂存+入队即秒回，后台 worker（并发 2）逐条解析/归类/向量化，页面按批次轮询进度、失败可单文件重试；服务端目录导入、进度轮询和任务取消保留，失败回退 seed |
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| 组织人员同步 | `POST /api/aihr/org/sync` | 从开放组织同步系统的 `/api/open/v1/sync/snapshot` 拉取 `company/department/employee` 快照，分页参数使用 `limit`；员工手机号只落 `person_phone` 用于移动端身份映射，不在组织列表响应暴露；岗位识别 `position/job_title/post/job_name/role/title` 等字段。默认 `replaceExisting=true`，写入前必须先用 `{"dryRun":true}`；dry-run 不访问本地快照表、不执行 DDL/写库，返回 `phoneLinked/maskedPhone/suspectText/warnings` 且 `syncedCount=0`。2026-07-10 源接口实测 3474 人仅 1 个可用手机号、3473 个脱敏手机号、8 条疑似乱码，因此未执行覆盖同步，正式试点需上游先开放至少 20 名试点人员手机号 |
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| 移动端手机号登录 | `GET /resource/sms/code`、`POST /auth/mobile/sms-login` | 已复用 sms4j 阿里云配置 `config1` 和 RuoYi `sms` 授权策略；短信发送成功后才写 Redis 验证码；手机号不存在时自动注册 `app_user`；`aihr.sms.dev-fixed-code` 非空时不真发短信、验证码固定（dev 默认 `123456`，prod profile 代码级强制失效） |
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| 用户侧三端首页 `mobile-uni` hash 路由；旧 `/h5/user`、`/h5/candidate`、`/h5/supervisor` 兼容重定向 | `GET /api/aihr/mobile/home/{role}` | 已接入员工、候选人、主管首页公开只读 API；移动端本地 fallback 保演示 |
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| 移动端员工训练与主管复盘闭环 | 员工复用 `POST /api/train/practice/start`、`/turn`、`/finish`，查询 `GET /api/aihr/mobile/practice/history`、`/profile`；主管查询 `GET /api/aihr/mobile/practice/team`、`/practice/alerts`、`/practice/reviews`、`/practice/reviews/{id}`，标记 `POST /api/aihr/mobile/practice/reviews/{id}/reviewed`，指派 `POST /api/aihr/mobile/practice/assignments` | 员工端登录后带 `Authorization` 与 `clientid` 调用；`mode=mobile` 完成后写入 `aihr_practice_session`。主管接口以后端当前登录手机号映射在职组织快照，仅允许岗位为“主管/项目经理”的账号，并按租户和项目范围返回真实成员、全状态训练记录及非 daily 专项；普通员工返回“无主管权限”。复盘标记只允许首次 `待复盘 -> 已复盘` 创建后续专项，并发重复提交幂等；可带 `incentivePoint` 写入贡献度 |
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| 移动端候选人闭环 | 页面拆为 `/pages/candidate/index/index`、`/interview/index`、`/materials/index`、`/progress/index`、`/study/index`；面试复用 `POST /api/recruit/interview/start`、`/answer`、`/finish` 和 `GET /records`；资料 `POST/GET /api/aihr/mobile/candidate/materials`；预习 `POST /api/knowledge/search`；HR 审核 `GET /api/aihr/hr/candidate/materials`、`POST /api/aihr/hr/candidate/materials/{id}/review` | 候选人端登录后带 `Authorization` 与 `clientid` 调用；首页只按当前手机号对应的真实面试记录和最新资料状态分流，不读取公开 home seed。APP 候选人身份以后端登录手机号为准，前端 `candidateId/candidateName` 只作非 APP 场景兼容参数；面试拉题/评分走真实模型优先；资料写 `sys_oss`/MinIO 和 `aihr_candidate_material`，HR 审核后进度页同步三态；岗前预习查询正式 SOP，不兜前端示例答案 |
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## 后端落点
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- 业务模块：`backend/ruoyi-modules/ruoyi-aihr`
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- 注册模块：`backend/ruoyi-modules/pom.xml`
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- 接入启动包：`backend/ruoyi-admin/pom.xml`
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- 包名建议：`org.dromara.aihr`
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- Controller 返回统一用 `org.dromara.common.core.domain.R`
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当前管理端 AI 面试和案例沉淀已改为真实模型/ASR 优先；移动端首页和部分演示态数据仍保留 fallback。知识库、模型能力、文档解析、RAG、chat 按 [ruoyi-ai 能力分片迁移计划](RUOYI_AI_INCREMENTAL_MIGRATION.md) 逐片引入；知识库 DDL 与住宅类 SOP seed 在 `backend/script/sql/aihr_knowledge_mysql8.sql`，模型 DDL 在 `backend/script/sql/aihr_model_mysql8.sql`，训练记录 DDL 在 `backend/script/sql/aihr_practice_mysql8.sql`，AI 面试结果 DDL 在 `backend/script/sql/aihr_interview_result_mysql8.sql`，候选人资料 DDL 在 `backend/script/sql/aihr_candidate_material_mysql8.sql`，组织人员快照表在 `backend/script/sql/aihr_org_snapshot_mysql8.sql`，本地 reset 带 2 个住宅项目 22 人 seed；配置开放组织同步系统后用 `POST /api/aihr/org/sync` 覆盖为外部快照。
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直接打后端 `/api/**` 通常需要登录后的 `Authorization: Bearer <access_token>`；浏览器内通过已登录前端和 `/dev-api` 代理访问。移动端登录接口为 `POST /auth/mobile/sms-login`，请求 `{ phonenumber, smsCode, tenantId }`，内部固定使用 app 客户端 `428a8310cd442757ae699df5d894f051` 和 `sms` grant；验证码通过后若手机号不存在，会创建 `app_user`，用户名为手机号，备注为“移动端短信自动注册”。移动端 MVP 首页接口 `GET /api/aihr/mobile/home/{role}` 目前仍是 `@SaIgnore` 的公开只读 seed 接口，避免 H5 首屏被后台管理登录态阻断；后续接小程序登录后再收紧为移动端 token。
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阿里云短信复用 RuoYi 的 `sms.blends.config1`。本地开发把真实短信参数放根目录 `.env.local` 或外部环境变量，`scripts/dev-backend.sh` 会自动加载；`application-dev.yml` / `application-prod.yml` 只保留占位，不写真实密钥。
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```bash
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AIHR_SMS_LOGIN_TEMPLATE_ID=SMS_xxxxxx
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ALIYUN_SMS_ACCESS_KEY_ID=xxx
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ALIYUN_SMS_ACCESS_KEY_SECRET=xxx
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ALIYUN_SMS_SIGN_NAME=物业AI助手
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```
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候选人资料上传最小后端边界：
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| 能力 | 后端接口 | 处理 |
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|---|---|---|
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| 候选资料上传 | `POST /api/aihr/mobile/candidate/materials` | `multipart/form-data` 字段 `file`，参数 `candidateId/candidateName/materialType`；需移动端登录返回的 `Authorization` 与 `clientid`；APP 用户场景后端强制使用登录手机号和派生候选人名,不信任前端传入身份；文件用 `ISysOssService` 写 `sys_oss`/MinIO，关系写 `aihr_candidate_material`，状态默认 `待审核`，单文件 20MB |
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| 候选资料列表 | `GET /api/aihr/mobile/candidate/materials?candidateId=` | 返回前 20 条 `{id, ossId, fileName, materialType, fileSize, status, time}`，供 `/h5/candidate` 的“已提交资料”展示；APP 用户场景忽略传入 `candidateId`,只返回登录手机号对应资料 |
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| HR 资料审核 | `GET /api/aihr/hr/candidate/materials?status=`、`POST /api/aihr/hr/candidate/materials/{id}/review` | 管理端 `/recruit/interview` 展示前 50 条，可按状态筛选；审核请求体 `{status}`，只接受 `待审核/已通过/已驳回`；接口只允许管理端超级管理员或 `hr_operator` 角色访问 |
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SOP 文档上传第三片已经落最小后端边界：
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| 能力 | 后端接口 | 处理 |
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|---|---|---|
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| 文档上传解析 | `POST /api/knowledge/doc/upload` | `multipart/form-data`，字段 `file` 和 `category`；支持 `.txt/.md/.markdown/.pdf/.doc/.docx/.xls/.xlsx/.ppt/.pptx` 及图片 `.jpg/.jpeg/.png/.gif/.webp/.bmp`、100MB 内；先写 `sys_oss`，再绑定 `aihr_knowledge_attach.oss_id` 并切分写入 `aihr_knowledge_fragment`；管理端该接口 timeout 为 180s，避免 PDF 同步解析/归类/向量化接近默认 50s 时被客户端断开 |
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| 图片视觉 OCR | 同一上传/导入链路 | 上传图片时，若启用了 `aihr_model_config.category='vision'`（无则回退 `category='chat'`）的模型，会把图片编码为 base64 data URL 调用该供应商 OpenAI-compatible `/chat/completions` 提取文字，识别结果按普通正文切分写入 fragment；无可用视觉模型或 OCR 无结果时按「待处理」落库（attach status=0、0 片段），不算失败，启用视觉模型后重新上传同名文件即可解析。不依赖 Tesseract，识别质量由所配置视觉模型决定 |
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| 智能归类与标签 | 同一上传/导入链路 | `category=__auto__` 时，解析正文后优先调用已启用的 `aihr_model_config.category='chat'` 模型生成分类、摘要、标签和归类理由，温度固定为 `0`；无模型或调用失败时按文件名/正文关键词兜底。最终分类写入 `aihr_knowledge_info/attach`，摘要和标签写入 `sys_oss.ext1` |
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| 重复资料处理 | 同一上传/导入链路 | 上传时计算原始文件 `aihrFileSha256`、解析文本 `aihrTextSha256` 和 `md5` 写入 `sys_oss.ext1`；重复判断优先按文件 SHA-256，其次按文本 SHA-256，最后用同名同大小兼容旧数据。命中重复时复用原附件并迁移到最新分类，删除其他重复附件和旧 fragment |
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| 归类稳定性 | 同一上传/导入链路 | 命中重复资料时优先复用已有 `sys_oss.ext1` 里的分类、摘要和标签；只有旧资料没有存过模型结果时才重新分析，避免同文件因重复上传或更换模型导致标签漂移 |
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| 文档替换 | 同一 `category + fileName` 再上传 | 复用原 `doc_id`，删除旧 fragment 后重写新 fragment，避免重复文档堆积 |
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| 片段向量化 | 同一上传接口内机会性执行 | 若 `aihr_model_config.category='vector'` 且启用，会优先调用配置供应商的 OpenAI-compatible `/embeddings`，把返回向量写入 `aihr_knowledge_fragment.embedding_json`；配置缺失或外部接口失败时使用本地确定性 `local-hash-v1` 兜底，保证 MVP 链路仍有真实向量数据 |
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| 缺失向量补跑 | `POST /api/knowledge/doc/vectorize-missing` | 扫描缺少 `embedding_json` 的片段，复用同一向量化与 Qdrant 入库链路，适合模型配置变更后或历史资料补齐向量 |
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| 向量库状态与重建 | `GET /api/knowledge/doc/vector-index-status`、`POST /api/knowledge/doc/rebuild-vector-index` | 模型配置页展示当前 vector 模型维度、Qdrant collection 维度、点数和片段向量数；维度不一致时可一键清空旧 embedding、删除 collection 并按当前模型重建 |
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| Qdrant 向量索引 | 同一上传接口内机会性执行 | embedding 写入 MySQL 后尽力 upsert 到 Qdrant；同名文档替换会尽力删除旧 points；Qdrant 不可用不影响上传和 MySQL 检索；外部 embedding 成功但 collection 维度不一致时不静默降级为 `local-hash-v1`，通过状态接口和重建入口处理 |
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| 混合检索 | `POST /api/knowledge/search` | 先跑中文关键词 `LIKE` 打分和 MySQL Fulltext，再生成 query embedding 走 Qdrant，RRF 融合后交给 `category='rerank'` 模型（如硅基流动 bge-reranker-v2-m3）按语义相关性重排；rerank 未配置或失败保持 RRF 顺序，Qdrant 或外部向量接口不可用时保留关键词/全文检索。命中后若 chat 模型可用，自动生成结构化轻概要写入响应 `answer/keyPoints/cautions`（≤60字直答+3-6要点+0-3注意；temperature=0，15s 超时，硬约束不得编造、答不了明示无依据）；概要失败回退片段原文拼接，检索不报错 |
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| 检索总结卡 | `POST /api/knowledge/summary-card`（JSON `{queryText, category}`） | 按需生成信息图式总结卡 `{title, steps[], objections[], scripts[], reminders[]}`：复用检索命中片段（最多5条）调 chat 模型，temperature=0、30s 超时；无命中/无 chat 模型/生成失败均抛明确错误供前端重试，不兜假数据。移动端查SOP结果页「生成总结卡」按钮触发，底部弹层展示并可 TTS 朗读 |
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| 解析状态聚合 | `GET /api/knowledge/processing/overview` | 聚合 `aihr_knowledge_attach.status`、fragment 数、embedding 数、`sys_oss.ext1.fileSize`，生成资料处理页指标、分类、任务、链路和事件列表 |
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| 服务端目录导入 | `POST /api/knowledge/doc/import-local` | JSON `{ directory, category, limit }`；`directory` 只能是 `AIHR_IMPORT_ROOT` / `aihr.import.root` 下的相对目录，默认根目录为 `./.data/import`；逐文件复用上传解析链路，同步执行，保留给小批量/调试 |
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| 服务端导入任务 | `POST /api/knowledge/doc/import-local-task`、`GET /api/knowledge/doc/import-tasks`、`POST /api/knowledge/doc/import-tasks/{id}/cancel` | 启动后台目录导入并返回任务；任务写入 `aihr_knowledge_import_task`，页面轮询查看总数、成功数、失败数、当前文件和进度；运行中任务可取消；重试当前按同目录重新启动一轮 |
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| 批量异步上传 | `POST /api/knowledge/doc/upload-async`（multipart `file`+`category`+`batchId`）、`GET /api/knowledge/doc/upload-items?batchId=`、`POST /api/knowledge/doc/upload-items/{id}/retry` | 上传只做暂存（`aihr.upload.staging`，默认 `./.data/staging`）+ 写入 `aihr_knowledge_upload_item`（0待处理/1处理中/2完成/3失败）即返回；后台 worker 并发 2 复用同一解析/归类/向量化链路，同名文件串行防撞唯一键；完成/失败状态 CAS 写入，卡住 30 分钟（视频 120 分钟）由清扫重置，失败暂存文件保留 72h 供重试；同步接口 `POST /api/knowledge/doc/upload` 保留给 SOP 页单文件即时预览 |
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| 视频解析 | 走批量异步上传，支持 `.mp4/.mov/.avi/.mkv/.webm/.m4v`，单文件 ≤500MB、时长 ≤60 分钟 | 依赖服务器 ffmpeg/ffprobe；抽音轨按 5 分钟分段调 asr 模型转写（`[mm:ss]` 时间戳），按 30s 间隔（≤40 帧）抽关键帧调 vision 模型提取画面文字（相邻重复画面去重）；两类文本合并后走归类/切片/向量化；无 asr 且无 vision 结果时按「待处理」落库不报错；视频同时只加工 1 个 |
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模型能力第二片已经落最小后端边界：
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| 能力 | 后端接口 | 处理 |
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|---|---|---|
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| 模型供应商 | `GET /api/aihr/model/providers`、`POST /api/aihr/model/providers`、`PUT /api/aihr/model/providers/{providerCode}`、`PATCH /api/aihr/model/providers/{providerCode}/status` | 优先返回 `aihr_model_provider`，支持新增、编辑、启停；缺表或空表时返回 seed 清单 |
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| 模型配置 | `GET /api/aihr/model/configs`、`POST /api/aihr/model/configs`、`PUT /api/aihr/model/configs/{id}`、`PATCH /api/aihr/model/configs/{id}/enabled` | 优先返回 `aihr_model_config`，支持新增、编辑、启停，并计算是否已具备 URL/Key；`category` 支持 `chat/vector/rerank/asr/tts/vision` |
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| 模型探针 | `POST /api/aihr/model/chat` | 数据库配置后走 OpenAI-compatible `/chat/completions`，否则 seed fallback；请求携带的模型名在库中不存在时（如前端 seed 占位行 `gpt-4o-mini`），自动回退到默认已启用的 chat 配置 |
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本阶段不修改 `.env`，也不自动执行模型 SQL。API Key 通过模型配置页面写入数据库：`api_key` 可放在 `aihr_model_provider` 作为供应商默认值，也可放在 `aihr_model_config` 覆盖单个模型；接口响应只返回 `configured/apiKeyConfigured`，不返回密钥明文。
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Qdrant 本地默认值可不配；需要覆盖时用 JVM property 或环境变量：
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| 配置 | 默认值 | 用途 |
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|---|---|---|
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| `AIHR_QDRANT_URL` / `-Daihr.qdrant.url` | `http://127.0.0.1:6333` | Qdrant REST 地址 |
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| `AIHR_QDRANT_COLLECTION` / `-Daihr.qdrant.collection` | `aihr_knowledge` | 知识库向量 collection |
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| `AIHR_QDRANT_API_KEY` / `-Daihr.qdrant.apiKey` | 空 | 远端 Qdrant API Key，本地不用 |
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| `AIHR_IMPORT_ROOT` / `-Daihr.import.root` | `./.data/import` | 服务端资料目录导入根目录 |
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组织人员同步配置：
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| 配置 | 默认值 | 用途 |
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|---|---|---|
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| `AIHR_ORG_SYNC_BASE_URL` / `-Daihr.org-sync.base-url` | 空 | 外部开放平台 `/api/open/v1` 前缀，例如 `https://wuye.meihe.cc/api/open/v1` |
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| `AIHR_ORG_SYNC_ACCESS_TOKEN` / `-Daihr.org-sync.access-token` | 空 | 已有 Bearer token；为空时尝试用 client credentials 换 token |
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| `AIHR_ORG_SYNC_CLIENT_ID` / `-Daihr.org-sync.client-id` | 空 | 开放平台应用 `client_id`，也用于签名头 `X-Client-Id` |
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| `AIHR_ORG_SYNC_CLIENT_SECRET` / `-Daihr.org-sync.client-secret` | 空 | `POST /auth/token` 换取访问令牌 |
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| `AIHR_ORG_SYNC_SIGNING_SECRET` / `-Daihr.org-sync.signing-secret` | 空 | 可选 HMAC-SHA256 签名密钥；为空时使用 `AIHR_ORG_SYNC_CLIENT_SECRET`，业务请求带 `X-Client-Secret/X-Timestamp/X-Nonce/X-Signature`，签名 path 必须包含 `/api/open/v1` |
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本地启动脚本会先加载根目录 `.env.local`，再加载 `backend/.env`。如果 `backend/.env` 沿用开放平台字段名 `client_id` / `client_secret`，脚本会映射为 `AIHR_ORG_SYNC_CLIENT_ID` / `AIHR_ORG_SYNC_CLIENT_SECRET`。
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```bash
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TOKEN=<登录后 access_token>
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API_BASE=${API_BASE:-https://wygj-api.localhost}
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curl -fsS "$API_BASE/api/aihr/org/sync" \
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-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"dryRun":true}'
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||
curl -fsS "$API_BASE/api/aihr/org/sync" \
|
||
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
|
||
-H "Content-Type: application/json" \
|
||
-d '{"replaceExisting":true}'
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```
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## 前端落点
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- 管理端前端：`frontend/`，只承载后台管理、配置、审核、查看结果等页面。
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- AI 面试 API 文件：`frontend/src/api/aihr/interview.ts`
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- AI 面试页面：`frontend/src/views/recruit/interview.vue`
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- 三角色对练 API 文件：`frontend/src/api/aihr/practice.ts`
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- 三角色对练页面：`frontend/src/views/train/practice.vue`
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||
- 案例沉淀 API 文件：`frontend/src/api/aihr/case.ts`
|
||
- 案例沉淀页面：`frontend/src/views/knowledge/cases.vue`
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||
- SOP 知识库 API 文件：`frontend/src/api/aihr/sop.ts`
|
||
- SOP 知识库页面：`frontend/src/views/knowledge/sop.vue`
|
||
- 资料处理 API 文件：`frontend/src/api/aihr/processing.ts`
|
||
- 资料处理页面：`frontend/src/views/knowledge/processing.vue`
|
||
- 模型配置 API 文件：`frontend/src/api/aihr/model.ts`
|
||
- 模型配置页面：`frontend/src/views/system/model/index.vue`
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||
- 用户侧工程：`mobile-uni/`，路由为 `/h5/#/pages/user/today/index`、`/h5/#/pages/user/practice/index`、`/h5/#/pages/user/sop/index`、`/h5/#/pages/user/profile/index`、`/h5/#/pages/candidate/index/index`、`/h5/#/pages/supervisor/index/index`。未登录先走手机号短信登录，登录后 API 优先请求真实业务接口，不复用后台页面路由。语音输入不要新增移动端专用接口，浏览器录音和文件选择兜底都复用 `/api/ai/asr`。
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- 员工端训练：底部“练”进入 `/h5/#/pages/user/practice/index`，展示今日任务、每日三题、专项训练、训练前预习卡和训练对话；完成后记录写入 `aihr_practice_session`，员工端展示训练历史和能力画像，主管端展示待复盘列表，点进单条可看评分、话术、导师改写，并可标记“已复盘”。
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- 候选人端：`/h5/#/pages/candidate/index/index` 的“开始面试/面试练习”复用 AI 面试 API；“补充资料”走候选资料上传接口，成功后展示资料类型和审核状态。管理端 `/recruit/interview` 底部展示“候选资料审核”，支持通过/驳回。
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- 演示 fallback 只作为未配置模型或外部接口异常时的降级，不作为真实测试通过证据。
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## 验收
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```bash
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./scripts/demo-check.sh
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npm --prefix mobile-uni run build:h5
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API_BASE=${API_BASE:-https://wygj-api.localhost}
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curl -fsS "$API_BASE/api/aihr/mobile/home/user"
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||
npm --prefix frontend run lint:eslint -- src/api/aihr/interview.ts src/views/recruit/interview.vue src/api/aihr/practice.ts src/views/train/practice.vue src/api/aihr/case.ts src/views/knowledge/cases.vue src/api/aihr/sop.ts src/views/knowledge/sop.vue
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||
mvn -f backend/pom.xml -pl ruoyi-admin -am -DskipTests package
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||
```
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||
模型能力可单独 smoke：
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||
```bash
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||
TOKEN=<登录后 access_token>
|
||
API_BASE=${API_BASE:-https://wygj-api.localhost}
|
||
curl -fsS "$API_BASE/api/aihr/model/providers" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
|
||
curl -fsS "$API_BASE/api/aihr/model/configs" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
|
||
curl -fsS -X POST "$API_BASE/api/aihr/model/chat" \
|
||
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
|
||
-H 'Content-Type: application/json' \
|
||
-d '{"prompt":"物业管家处理漏水投诉第一步是什么？"}'
|
||
```
|
||
|
||
Qdrant 和向量索引可单独 smoke；重建接口会清空旧 embedding 并重建 collection，只用于本地验证或确认维度不一致后的修复：
|
||
|
||
```bash
|
||
TOKEN=<登录后 access_token>
|
||
API_BASE=${API_BASE:-https://wygj-api.localhost}
|
||
curl -fsS http://127.0.0.1:6333/
|
||
curl -fsS "$API_BASE/api/knowledge/doc/vector-index-status" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
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curl -fsS -X POST "$API_BASE/api/knowledge/doc/rebuild-vector-index" -H "Authorization: Bearer $TOKEN"
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浏览器验收仍按 [DEMO_ACCEPTANCE.md](DEMO_ACCEPTANCE.md) 的四条关键路径执行。
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