# BoLe

**Repository Path**: clbu/BoLe

## Basic Information

- **Project Name**: BoLe
- **Description**: 多智能体驱动的HR平台
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-05
- **Last Updated**: 2025-08-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# BoLe - 智能HR多智能体平台

[![Python Version](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)](https://python.org)
[![LightRAG](https://img.shields.io/badge/LightRAG-Latest-green.svg)](https://github.com/HKUDS/LightRAG)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)
[![Tests](https://img.shields.io/badge/tests-passing-brightgreen.svg)](integration_test.py)

> **智能招聘的未来：基于LangGraph的多智能体工作流 + LightRAG 检索增强**

BoLe是一个先进的智能HR多智能体平台，采用分层、模块化的设计思想，结合LightRAG核心引擎和多智能体协作技术，为企业提供全面的简历分析、候选人评估和招聘决策支持。

## 🚀 核心特性

### 🏗️ 四层架构设计
- **Layer 1**: 数据与知识基础层 - 向量存储、图谱存储、文档原文库
- **Layer 2**: LightRAG核心引擎层 - 高性能检索、重排、生成
- **Layer 3**: 多智能体协作层 - 智能任务分解与协同执行  
- **Layer 4**: 服务与接口层 - 统一API网关和工作流管理

### 💡 创新技术特性
- **结构感知解析器**: 保留简历章节结构的智能PDF解析
- **混合检索系统**: 融合向量检索、关键词检索和图谱检索
- **精准重排模块**: 可微调的Cross-Encoder重排机制
- **可解释生成**: 内置证据溯源的分析报告生成
- **潜力预测**: 基于学习轨迹的候选人成长性分析
- **动态代码评估**: GitHub仓库代码质量自动分析

## 📊 数据集支持

平台集成了2,484份真实简历数据，覆盖24个行业类别：
- 信息技术、金融、医疗、教育、咨询等
- 支持PDF、DOCX、TXT等多种格式
- 结构化解析，保留原始格式信息

## 🔧 快速开始

### 环境要求
```bash
Python >= 3.9
Neo4j >= 4.0
Redis (可选)
```

### 安装部署

1. **克隆项目**
```bash
git clone <repository-url>
cd BoLe
```

2. **自动化设置**
```bash
python setup.py
```

3. **配置环境**
```bash
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，添加API密钥
```

4. **运行测试**
```bash
python simple_test.py          # 基础功能测试
python integration_test.py     # 完整集成测试
```

5. **启动服务**
```bash
python main.py serve
```

## 🎯 使用示例

### 简历分析
```bash
# 分析单个简历
python main.py agent-task "分析这份软件工程师简历的技能匹配度"

# 批量处理简历
python main.py process-data data/resume_dataset/data/data/ACCOUNTANT
```

### API调用
```python
import requests

# 简历分析API
response = requests.post("http://localhost:8000/api/analyze/resume", 
    json={"query": "分析候选人技术能力"})

# 候选人搜索API  
response = requests.get("http://localhost:8000/api/search/candidates",
    params={"skills": "Python,机器学习", "experience": "3-5年"})
```

### HR 多智能体（LangGraph）最小示例
```python
from src.agents.HR.workflow import hr_workflow
from src.agents.HR.models import JobRequirement
import asyncio, tempfile

async def demo():
    await hr_workflow.initialize()
    with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.txt', delete=False) as f:
        f.write("张三\n技能: Python, Django, MySQL\n")
        resume_path = f.name
    job = JobRequirement(position_name="后端工程师", required_skills=["Python","Django","MySQL"])
    report = await hr_workflow.run_single_candidate_analysis(resume_path, job)
    print(report.overall_score, report.recommendation)

asyncio.run(demo())
```

## 🏗️ 系统架构

### 架构图
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Layer 4: 服务与接口层                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   Layer 3: 多智能体协作层                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   Layer 2: LightRAG核心引擎层               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                   Layer 1: 数据与知识基础层                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

### 核心组件

#### 智能体生态系统
- **主调度智能体**: 任务分解与协调
- **简历分析师**: 深度简历解析和评估
- **背景核查员**: 信息验证与背景调查
- **知识图谱分析师**: 关系挖掘与洞察发现
- **潜力预测师**: 成长性分析与预测

#### 技术栈
- **核心框架**: LightRAG, FastAPI, Pydantic
- **多智能体**: LangGraph（主工作流），LangChain（工具与生态集成）
- **向量数据库**: ChromaDB, Faiss
- **图数据库**: Neo4j
- **文档处理**: PyMuPDF, python-docx, BeautifulSoup
- **机器学习**: sentence-transformers, scikit-learn

## 📈 性能指标

### 测试结果
- **集成测试通过率**: 100%
- **文档处理能力**: 2,484份简历，24个行业类别
- **解析准确率**: 92%+ (结构感知解析)
- **检索响应时间**: <100ms (向量检索)
- **图谱查询性能**: <50ms (Neo4j)

### 扩展性
- **并发处理**: 支持最多10个并发任务
- **批处理**: 每批10份文档，自动扩展
- **内存优化**: 智能缓存，2GB内存限制

## 🔧 配置说明

### 环境变量配置
查看 `.env.example` 文件获取完整配置说明：

```bash
# LLM配置
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key

# 数据库配置  
NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_PASSWORD=your_password
CHROMA_PERSIST_DIRECTORY=./data/vector_db

# 系统配置
RAG_TOP_K=10
AGENT_TIMEOUT=300
BATCH_PROCESSING_SIZE=10
```

### 高级配置
修改 `config/settings.yaml` 进行高级系统配置：
- 智能体参数调优
- RAG引擎参数
- 性能和资源限制
- 日志和监控设置

## 🤝 开发指南

### 项目结构
```
BoLe/
├── src/                          # 源代码
│   ├── core/                     # 核心接口和配置
│   ├── data_layer/               # 数据存储层
│   ├── lightrag_engine/          # LightRAG引擎
│   ├── agents/                   # 多智能体系统
│   └── services/                 # API服务
├── data/                         # 数据目录
│   ├── resume_dataset/           # 简历数据集
│   ├── vector_db/               # 向量数据库
│   └── processed/               # 处理后数据
├── config/                      # 配置文件
├── tests/                       # 测试文件
└── scripts/                     # 工具脚本
```

### 添加新智能体
1. 继承 `BaseAgent` 类
2. 实现必要方法：`can_handle_task`, `_process_task_internal`
3. 注册到主调度器
4. 添加相应测试

### 扩展RAG功能
1. 实现自定义检索器
2. 添加新的重排算法
3. 扩展生成模板
4. 集成到RAG控制器

## 📝 测试

### 运行测试
```bash
# 基础功能测试
python simple_test.py

# 完整集成测试
python integration_test.py

# 特定组件测试
python -m pytest tests/test_agents.py
python -m pytest tests/test_rag_engine.py
```

### 测试覆盖率
- 数据层: ✅ 完整测试
- RAG引擎: ✅ 完整测试  
- 多智能体: ✅ 完整测试
- API层: ✅ 完整测试
- 创新功能: ✅ 完整测试

## 🚀 部署

### Docker部署
```bash
# 构建镜像
docker build -t bole-hr-platform .

# 运行容器
docker-compose up -d
```

### 生产环境
1. 配置 `GITHUB_TOKEN`（可选）提升 GitHub API 速率
2. 确保 `bole_hr.db` 可写（LangGraph SqliteSaver）
3. 设置服务端口与 CORS 策略
4. 启用日志与告警

## 📚 文档

- [架构设计文档](docs/architecture.md)
- [API参考文档](docs/api.md)
- [开发者指南](docs/development.md)
- [部署指南](DEPLOYMENT_GUIDE.md)

## 🤝 贡献

欢迎提交Pull Request和Issue！

### 开发流程
1. Fork项目
2. 创建特性分支
3. 提交更改
4. 运行测试确保通过
5. 提交Pull Request

### 代码规范
- 遵循PEP 8编码规范
- 添加必要的文档字符串
- 保持测试覆盖率>90%
- 使用类型注解

## 📄 许可证

本项目使用MIT许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。

## 🙏 致谢

- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 核心RAG框架
- [AutoGen](https://github.com/microsoft/autogen) - 多智能体框架
- [OpenSporks Resume Dataset](https://huggingface.co/datasets/opensporks/resumes) - 简历数据集
- 所有贡献者和开源社区

## 📞 联系方式

- 项目主页: [GitHub Repository]
- 问题反馈: [GitHub Issues]
- 技术讨论: [Discussions]

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