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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2.5 KiB
YAML
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YAML
services:
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app:
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build: .
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ports:
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- "9008:9008"
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environment:
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# 可选：配置密钥 + config.yaml 改 live 即启用大模型抽取通道
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- SPARK_API_KEY=${SPARK_API_KEY:-}
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# 可选高级组件：--profile advanced 启动 neo4j 后，经以下变量连接图库
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# （仅供 scripts/sync_neo4j.py 等扩展使用，平台默认 TemporalKG 不依赖它）
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- NEO4J_URI=${NEO4J_URI:-bolt://neo4j:7687}
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- NEO4J_USER=${NEO4J_USER:-neo4j}
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- NEO4J_PASSWORD=${NEO4J_PASSWORD:-}
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# volumes:
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# - ./data:/app/data # 数据落盘持久化
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# - ./models:/app/models # 语义权重挂载（本地下载的 bge-m3，免进镜像）
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# ────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 语义向量通道（BGE-M3）说明：
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# 方式一（镜像内打包）：docker build --build-arg INCLUDE_EMBED=1 -t careernexus:semantic .
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# 方式二（权重挂载）：把本地下载的 bge-m3 放到 ./models/bge-m3，
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# 取消上面 models 卷注释，并在设置面板把权重目录填为 /app/models/bge-m3
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# ────────────────────────────────────────────────────────────────
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# 可选高级组件：Neo4j 图数据库（默认不启动，不参与竞赛交付主链路）
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# 启动： NEO4J_PASSWORD=你的密码 docker compose --profile advanced up -d neo4j
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# 浏览器：http://localhost:7474 （用户名 neo4j，密码即上面注入的值）
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# 同步： pip install neo4j && python scripts/sync_neo4j.py
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# ────────────────────────────────────────────────────────────────
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neo4j:
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profiles: ["advanced"]
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image: neo4j:5-community
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ports:
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- "7474:7474" # HTTP / Browser
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- "7687:7687" # Bolt
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environment:
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# 初始密码经环境变量注入；缺省 careernexus 仅供本地演示
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- NEO4J_AUTH=neo4j/${NEO4J_PASSWORD:-careernexus}
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volumes:
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- neo4j_data:/data
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volumes:
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neo4j_data:
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