CareerNexus 职联：岗位能力图谱构建与动态演化分析平台（挑战杯 XH-202621）

- 全链路：多源JD接入/清洗交叉验证/结构化抽取(星火+离线双通道)/时序知识图谱/新岗位发现/演化分析/人岗匹配/学习路径
- WebUI 五视图：驾驶舱/图谱工作台/岗位演化/匹配(单人+批量)/学习路径
- 设置中心(config.json)/Token鉴权/SQLite状态库/语义向量通道(BGE-M3本地或联网API)
- 71 个 pytest 用例；数据目录仅保留结构(.gitkeep)，数据由 scripts/generate_dataset.py 复现

Dockerfile

@@ -0,0 +1,33 @@
+# CareerNexus 职联 —— 一体化镜像（默认 demo 模式，全程离线）
+#
+# 默认构建：轻量离线镜像（词表归一化，无模型权重）
+#   docker build -t careernexus .
+#
+# 语义增强变体：附带 sentence-transformers + BGE-M3 权重（镜像约 +4GB，
+# 构建期需要联网下载依赖与权重；国内建议加 MODELSCOPE 源）
+#   docker build --build-arg INCLUDE_EMBED=1 -t careernexus:semantic .
+FROM python:3.11-slim AS base
+
+WORKDIR /app
+
+# 先装依赖，利用镜像层缓存
+COPY requirements.txt .
+RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+
+# ---- 可选：语义向量通道（BGE-M3） ----
+ARG INCLUDE_EMBED=0
+RUN if [ "$INCLUDE_EMBED" = "1" ]; then \
+      pip install --no-cache-dir sentence-transformers modelscope && \
+      modelscope download --model BAAI/bge-m3 --local_dir /app/models/bge-m3 ; \
+    fi
+
+# 拷贝源码并生成数据集 + 构建图谱（保证容器内开箱即跑）
+COPY . .
+# 语义变体：把权重路径写入运行时设置（若本地已存在 models/ 目录则随源码一起拷贝）
+RUN if [ "$INCLUDE_EMBED" = "1" ]; then \
+      printf '{\n  "embed_model_path": "/app/models/bge-m3"\n}\n' > config.json ; \
+    fi && \
+    python scripts/generate_dataset.py && python scripts/run_demo.py
+
+EXPOSE 9008
+CMD ["python", "main.py"]