인터뷰. AI 모델 인터뷰 책임자

** 풀 스케일 AI 에이전트 응용 프로그램 **

CV + 업로드 JD → AI를 입력하여 전체 시뮬레이션 인터뷰 등급, 보고, 검토

나는…

카탈로그

• 프로젝트 프로필
• 8개의 핵심.
• 3 층 구조.
• 인터뷰 과정, DAG.
• 프로젝트 구조
• 환경 준비.
• 빠른 시작.
• API 문서
• 핵심 기술 창고
• 라이센스.

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프로젝트 설명

InterviewAgent는 현재 AI 엔지니어링 분야에서 가장 주류 기술 패러다임을 함께 제공하는 AIAgent application** 전체 엔지니어링**입니다.

**Agent DAG 협력 **: 8 풀 타임 에이전트, LangGraph 프로그래밍

• ** RAG Multiroad Callback + LLM Rerank ** : 벡터 + BM25 간단한 벡터 라이브러리가 아닌 두 배 Agent Memory System: Redis Short + MySQL Long-Term, Cross-Media는 취약점을 기억합니다.
• ** 동적 난이도 재조합 **: Level 3 어려움 기계, 실제 인터뷰 전략의 시뮬레이션
• Skills 시스템: 플러그 인 확장을 가진 활동적인 다 바퀴 상호 작용하는 기능 단위
• ** MCP 프로토콜 통합**: 표준 프로토콜 접근 외부 도구 -** Full Project Delivery**: 웹 인터페이스 + 카메라 + STT+ TTS Voice Interactive

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8개의 핵심 기술

₢ 킹

가고 싶지 않다, 그러나 **8 에이전트는 자신의 일을 할 **:

에이전트. 인포메이션 [T0] | Intentional 식별 및 경로 배포 [T1] JD 분석, 기술 및 등급 요구 추출 [T2] curriculum vitae 매치 분석은 후보자의 강점과 약점을 식별합니다. [T3] | JD + curriculum vitae에 근거한 기획 주제 [T4] | 인터뷰의 여러 라운드를 실시하고, 역동적으로 포칭 | | [T5] | 평가 보고서를 생성하는 문제-by-issue [T6] 개인 리뷰 계획 개발 [T7] | 채팅 및 리드 대화

LangChain + LangGraph 프레임 워크를 통해 DAG 협업 조직은 독립적 인 Prompt 정책 및 도구 세트를 가지고 있습니다.

핵심 문서: [T8]

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# ܧ 2 RAG 멀티로드 콜백 + LLM Rerank

• ** 양방향 병렬 ** : semantic 벡터 검색 + 키워드 백 - 투 - 백 검색, 보완 적용