Prompt & 文心一面
Prompt & 文心一面是一个围绕文心大模型构建的多模态创意与求职训练平台。项目一侧提供 Prompt 学习和创意辅助能力，另一侧通过“文心一面”完成从岗位选择、AI 出题、作答到分析反馈的模拟面试闭环，帮助学生和求职者有针对性地练习表达与面试技巧。
- 个性化出题：根据目标岗位、题目难度、题目数量和压力等级生成面试问题与参考答案
- 文本模拟面试：在线完成作答，并通过答案相似度形成逐题反馈
- 视频模拟面试：调用摄像头和麦克风完成口述作答，支持问题语音播报和回答语音转写
- 多模态分析：结合回答内容与面部情绪识别，从内容匹配度和面试状态两个维度生成结果
- 报告与记录：保存文本、视频面试结果，支持在个人中心回看历史练习
- Prompt 专区：提供 Prompt 相关的学习、设计与创意实践入口
平台以 Flask 组织页面路由和业务接口，通过 Jinja 模板与原生 JavaScript 完成交互。面试流程调用文心大模型生成题目与参考答案，并接入语音合成、语音识别能力，让问题播报、口述作答和文本分析串联在同一条流程中。
视频面试过程中，浏览器持续提交摄像头画面；服务端使用 OpenCV 完成人脸区域检测，再由 DeepFace 分析主要情绪。文本和语音转写结果通过相似度计算形成内容评分，前端使用 ECharts 展示结果。用户信息和历次面试报告存储在 MongoDB 中，密码使用 bcrypt 处理。
| 模块 | 实现 |
|---|---|
| Web 应用 | Flask、Jinja、HTML、CSS、JavaScript |
| 大模型能力 | 文心大模型、岗位化问题生成、参考答案生成 |
| 语音能力 | 语音合成、语音识别、浏览器录音 |
| 视觉分析 | OpenCV、DeepFace、摄像头帧处理 |
| 数据与账户 | MongoDB、PyMongo、bcrypt、Session |
| 结果呈现 | ECharts、逐题详情、历史报告 |
- 用户选择岗位、难度、题量和压力等级。
- 服务端调用文心大模型生成问题和参考答案。
- 用户通过文本或音视频方式逐题作答。
- 系统完成语音转写、答案相似度计算与面部情绪统计。
- 结果页汇总逐题表现，并将登录用户的报告保存到历史记录。
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