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