Springboot+ChatGLM 实战AI数字人面试官系统（完结）
获课：789it.top/13421/
要实现一个基于 Spring Boot 和 ChatGLM 的 AI 数字人面试官，可以按照以下步骤进行：
1. 准备工作
首先，你需要确保开发环境已经搭建好，并安装以下依赖：
- Spring Boot：用于构建后端服务。
- ChatGLM：用于自然语言处理和生成模型，作为 AI 面试官的核心。
2. 创建 Spring Boot 项目
使用 Spring Boot 初始化项目，可以通过 Spring Initializr 来创建一个新的 Spring Boot 项目。选择需要的依赖项，最基本的包括：
- Spring Web：用来处理 Web 请求。
- Spring Boot DevTools：用来提高开发效率，方便热重载。
- Spring Data JPA（如果需要持久化面试记录的话）。
3. 集成 ChatGLM
ChatGLM 是一种基于生成预训练模型 (GPT) 的聊天机器人。如果你选择使用 ChatGLM 或其他类似的 NLP 模型，首先需要确保模型可用并能够进行推理。
可以选择使用现成的 API 接口，或者下载和部署模型。如果使用 API，可以集成 ChatGLM 提供的接口。如果自己部署模型，可以通过调用模型推理接口进行交互。
使用 ChatGLM API 接口
- 获取 ChatGLM API 的相关文档，确保可以与之进行通信。
- 使用 RestTemplate 或 WebClient 发送 HTTP 请求，调用 ChatGLM 的 API 接口。
javaimport org.springframework.web.client.RestTemplate;
public class ChatGLMService {
private final String apiUrl = "https://your-chatglm-api-endpoint";
private final String apiKey = "your-api-key";
public String askQuestion(String question) {
String payload = String.format("{\"query\": \"%s\"}", question);
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
String response = restTemplate.postForObject(apiUrl, payload, String.class);
return response;
}
}
本地部署 ChatGLM
如果你决定在本地服务器上部署 ChatGLM 模型，你需要使用 PyTorch 或 TensorFlow 来加载模型，并通过 API 接口（如 Flask 或 FastAPI）暴露出一个 RESTful 服务。
4. 设计后端接口
创建 Spring Boot 控制器来处理来自前端的请求，模拟面试过程。通过接收用户输入的问题，将问题转发给 ChatGLM，并返回模型生成的回答。
javaimport org.springframework.web.bind.annotation.*;
@RestController
@RequestMapping("/interview")
public class InterviewController {
private final ChatGLMService chatGLMService;
public InterviewController(ChatGLMService chatGLMService) {
this.chatGLMService = chatGLMService;
}
@PostMapping("/ask")
public String askQuestion(@RequestBody String question) {
return chatGLMService.askQuestion(question);
}
}
这里使用 @PostMapping 来接收用户问题，通过 ChatGLMService 调用 ChatGLM API 获取回答。
5. 前端开发
前端可以使用 HTML + JavaScript 或 Vue.js / React.js 进行开发，创建一个用户与 AI 面试官交互的界面。前端通过 HTTP 请求与后端进行交互，发送问题并显示模型的回答。
html<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>AI 面试官</title>
<script>
async function askQuestion() {
const question = document.getElementById('question').value;
const response = await fetch('/interview/ask', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify(question)
});
const data = await response.text();
document.getElementById('response').innerText = data;
}
</script>
</head>
<body>
<h1>AI 面试官</h1>
<input type="text" id="question" placeholder="请输入问题..."/>
<button onclick="askQuestion()">提交</button>
<div id="response"></div>
</body>
</html>
6. 模拟面试对话流程
在实现 AI 数字人面试官时，可以设置一些预定义的面试问题，并根据不同的场景返回不同的内容。例如，AI 面试官可以先问一些自我介绍问题，然后根据候选人的回答进行更深入的提问。
示例问题：
- “请介绍一下自己。”
- “你为什么想加入我们的公司？”
- “你有什么项目经验？”
- “你如何处理工作中的冲突？”
根据这些问题，可以在 ChatGLM 模型的回答中使用不同的触发条件，构建一个简易的对话流程。
7. 提高 AI 数字人面试官的智能化
除了基础的对话，AI 数字人面试官还可以具备以下功能：
- 情感分析：分析用户回答的情感，判断面试者是否紧张、兴奋等。
- 面试评价：根据面试的回答内容，给出评分和反馈。
- 自动总结：生成对面试者的总结报告，例如：“候选人表现良好，适合岗位X。”
这些功能可以通过在后端添加更多的分析模块来实现，比如情感分析使用 NLP 库，评价部分可以通过评分规则或机器学习算法来实现。
8. 部署与上线
最后，完成开发后，将 Spring Boot 后端服务部署到生产环境，并确保 ChatGLM 的模型能够高效地处理请求。可以使用 Docker 容器化应用程序，或者部署到云平台（如 AWS、Azure 等）来提供稳定的服务。
总结
通过结合 Spring Boot 和 ChatGLM，你可以实现一个智能的 AI 面试官，能够模拟真实面试场景，为面试者提供交互体验。实现过程中主要的挑战是模型的选择和对话流程的设计。通过不断迭代和优化，可以让 AI 面试官更加智能和人性化。
