Skip to content

D3PLUS1T/CareerVerse-

BranchesTags
 
 

Repository files navigation

AI-Based Career Recommendation System

Hệ thống gợi ý nghề nghiệp cá nhân hóa sử dụng trí tuệ nhân tạo, được xây dựng theo kiến trúc monorepo với Frontend (React/Vite), Backend (FastAPI) và AI-Core (PhoBERT, vi-SBERT, NeuMF).

Mục lục

  1. Giới thiệu
  2. Các gói dịch vụ
  3. Kiến trúc hệ thống
  4. Cấu trúc thư mục
  5. Hướng dẫn cài đặt
  6. Cấu hình môi trường
  7. Hướng dẫn test thanh toán
  8. Công nghệ sử dụng

Giới thiệu

Hệ thống phân tích đặc điểm tính cách người dùng thông qua các bài kiểm tra RIASEC, Big Five và phân tích văn bản (essay) để đưa ra gợi ý nghề nghiệp phù hợp. Các thuật toán AI được sử dụng bao gồm:

  • Phân tích văn bản với PhoBERT và vi-SBERT
  • Vector search với pgvector (768 chiều)
  • Xếp hạng nghề nghiệp với NeuMF/MLP
  • Tối ưu hóa gợi ý theo thời gian thực với Thompson Sampling

Các gói dịch vụ

Hệ thống cung cấp 4 gói dịch vụ với các tính năng khác nhau:

Free (Miễn phí)

  • Giới hạn 5 bài kiểm tra mỗi tháng
  • Xem được 1 nghề nghiệp gợi ý
  • Lộ trình học tập cấp độ 1
  • Chatbot hỗ trợ cơ bản

Basic (99.000đ)

  • Giới hạn 20 bài kiểm tra mỗi tháng
  • Xem được 5 nghề nghiệp mỗi tháng
  • Lộ trình học tập cấp độ 1-2
  • Phân tích chi tiết RIASEC và Big Five

Premium (199.000đ)

  • Không giới hạn bài kiểm tra
  • Xem toàn bộ danh mục nghề nghiệp
  • Lộ trình học tập đầy đủ tất cả cấp độ
  • Báo cáo phân tích AI chi tiết

Pro (299.000đ)

  • Bao gồm tất cả tính năng Premium
  • Trợ lý AI hỗ trợ 24/7 (tích hợp Gemini API)
  • Xuất báo cáo PDF chuyên sâu
  • So sánh lịch sử phát triển cá nhân
  • Nhập liệu bằng giọng nói và đọc văn bản
  • Tạo bài viết blog từ cuộc trò chuyện

Kiến trúc hệ thống

Frontend (React + Vite)
        |
        | HTTP Request qua /bff/*
        v
Backend (FastAPI BFF + Modules)
        |
        | Internal API Call
        v
AI-Core Service (PhoBERT, vi-SBERT, NeuMF)
        |
        v
PostgreSQL + pgvector

Frontend giao tiếp với Backend thông qua các endpoint BFF (Backend For Frontend). Backend điều phối các request đến AI-Core service và database.

Cấu trúc thư mục

AI-Based-Career-Recommendation-System/
├── apps/
│   ├── backend/                    # FastAPI server
│   │   ├── app/
│   │   │   ├── main.py            # Entry point
│   │   │   ├── bff/               # Backend For Frontend endpoints
│   │   │   ├── core/              # Config, database, authentication
│   │   │   ├── modules/           # Các module nghiệp vụ
│   │   │   │   ├── auth/          # Authentication & authorization
│   │   │   │   ├── users/         # User management
│   │   │   │   ├── assessments/   # Bài test tâm lý (RIASEC, Big Five)
│   │   │   │   ├── payment/       # VNPay, ZaloPay integration
│   │   │   │   ├── recommendation/# AI recommendation engine
│   │   │   │   ├── chatbot/       # Gemini AI chatbot
│   │   │   │   ├── careers/       # Career catalog management
│   │   │   │   ├── content/       # Skills, roadmap content
│   │   │   │   └── reports/       # PDF reports generation
│   │   │   ├── services/          # External API clients
│   │   │   └── tests/             # Unit tests
│   │   ├── requirements.txt       # Python dependencies
│   │   └── .env.example          # Environment variables template
│   │
│   └── frontend/                  # React + Vite application
│       ├── src/
│       │   ├── components/        # Reusable UI components
│       │   ├── pages/            # Route pages
│       │   ├── services/         # API clients
│       │   ├── contexts/         # React contexts
│       │   ├── hooks/            # Custom React hooks
│       │   └── utils/            # Utility functions
│       ├── package.json          # Node.js dependencies
│       └── .env.example         # Frontend environment variables
│
├── packages/
│   └── ai-core/                   # AI service (port 9000)
│       ├── src/
│       │   ├── ai_core/
│       │   │   ├── nlp/          # PhoBERT, vi-SBERT processing
│       │   │   ├── retrieval/    # pgvector similarity search
│       │   │   └── recsys/       # NeuMF recommendation system
│       │   └── api/              # FastAPI endpoints
│       ├── models/               # Pre-trained AI models
│       ├── data/                 # Training datasets & embeddings
│       ├── tests/                # AI model tests
│       └── requirements.txt      # AI dependencies
│
├── db/
│   ├── init/                     # Database initialization scripts
│   └── backup/                   # Database backup files
│       └── dev_snapshot_utf8.sql # Full database dump
│
├── docker-compose.yml            # PostgreSQL + pgvector container
├── README.md                     # Project documentation
├── QUICK_START.md               # Quick setup guide
└── CONTRIBUTING.md              # Development guidelines

Hướng dẫn cài đặt

Yêu cầu hệ thống

Trước khi chạy dự án, đảm bảo máy tính đã cài đặt các phần mềm sau:

Docker Desktop (Bắt buộc)

Python 3.11+ (Bắt buộc)

  • Windows: Download Python
  • macOS: brew install python@3.11 hoặc Download Python
  • Linux: sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip
  • Kiểm tra: python --version (phải ≥ 3.11)

Node.js 18+ (Bắt buộc)

  • Tất cả OS: Download Node.js LTS
  • Hoặc dùng nvm: nvm install 18 && nvm use 18
  • Kiểm tra: node --version và npm --version

Git (Khuyến nghị)

  • Windows: Download Git for Windows
  • macOS: brew install git hoặc Xcode Command Line Tools
  • Linux: sudo apt install git
  • Kiểm tra: git --version

Dung lượng ổ cứng

  • Tối thiểu: 5GB trống
  • Khuyến nghị: 10GB+ (bao gồm Docker images, AI models, dependencies)

RAM

  • Tối thiểu: 8GB RAM
  • Khuyến nghị: 16GB+ (AI models cần nhiều memory)

Kiểm tra nhanh

# Chạy lệnh này để kiểm tra tất cả requirements
docker --version
python --version
node --version
git --version

B1: Khởi tạo Database

Terminal : Database

cd AI-Based-Career-Recommendation-System

# Dừng và xóa các containers cũ, nhưng GIỮ nguyên volumes để không mất dữ liệu
docker compose down

# CẢNH BÁO: Lệnh dưới đây sẽ xóa toàn bộ Docker volumes và làm mất dữ liệu
# PostgreSQL / Redis / Neo4j. Chỉ chạy khi bạn muốn reset dữ liệu từ đầu.
# docker compose down -v

# Khởi động lại tất cả 3 services: PostgreSQL, Redis, Neo4j
docker compose --env-file apps/backend/.env up -d

# Kiểm tra trạng thái các containers
docker compose ps

# Đợi các services khởi động hoàn tất (khoảng 10-15 giây)
echo "Waiting for services to be ready..."
sleep 15

Import Database:

# 1) Đá hết connection đang giữ DB
docker compose exec -T postgres psql -U postgres -d postgres -c "SELECT pg_terminate_backend(pid) FROM pg_stat_activity WHERE datname='career_ai';"

# 2) Xoá DB cũ và tạo mới
docker compose exec -T postgres psql -U postgres -d postgres -c "DROP DATABASE IF EXISTS career_ai;"
docker compose exec -T postgres psql -U postgres -d postgres -c "CREATE DATABASE career_ai;"

# 3) Copy file dump vào container
docker compose cp db/backup/dev_snapshot_utf8.sql postgres:/tmp/dev_snapshot_utf8.sql

# 4) Import vào DB
docker compose exec -T postgres psql -U postgres -d career_ai -v ON_ERROR_STOP=1 -f /tmp/dev_snapshot_utf8.sql

# 5) Kiểm tra kết nối Redis
docker compose exec redis redis-cli ping

# 6) Kiểm tra kết nối Neo4j
curl http://localhost:7474

B2: Cài đặt thư viện và chạy dự án

Cần mở 3 terminal để chạy đồng thời 3 service.

Terminal 1: AI-Core Service (port 9000)

cd packages/ai-core
pip install sqlalchemy
pip install -r requirements.txt
python -m venv .venv
. .venv/Scripts/activate
pip install uvicorn
pip install -e .
uvicorn src.api.main:app --reload --port 9000

Terminal 2: Backend (port 8000)

cd apps/backend
python -m venv .venv ; .\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
pip install -e ../../packages/ai-core
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
pip install sentence-transformers>=2.7.0 neo4j>=5.0.0
pip install beautifulsoup4 lxml fake-useragent

pip install PyPDF2==3.0.1 Terminal 3: Frontend (port 3000)

cd apps/frontend
npm install
npm run dev
npm install page-flip
npm install react-pageflip
cd "d:\test_capston\Capstone\AI-Based-Career-Recommendation-System\apps\backend" && pip install edge-tts 2>&1 | tail -5
pip install edge-tts

Sau khi chạy xong, truy cập http://localhost:3000 để sử dụng ứng dụng.

Cấu hình môi trường

Tạo file .env trong thư mục apps/backend với nội dung sau:

DATABASE_URL=postgresql://postgres:123456@localhost:5433/career_ai
AI_CORE_BASE=http://localhost:9000
ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:3000
SECRET_KEY=your_secret_key

VNPAY_TMN_CODE=CGXZLS0Z
VNPAY_HASH_SECRET=XNBCJFAKAZQSGTARRLGCHVZWCIOIGSHN

ZALOPAY_APP_ID=2553
ZALOPAY_KEY1=PcY4iZIKFCIdgZvA6ueMcMHHUbRLYjPL
ZALOPAY_KEY2=kLtgPl8HHhfvMuDHPwKfgfsY4Ydm9eIz

GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

Hướng dẫn test thanh toán

Hệ thống tích hợp 2 cổng thanh toán VNPay và ZaloPay ở chế độ sandbox để test.

VNPay Sandbox

VNPay sandbox chỉ hỗ trợ thẻ ATM nội địa ngân hàng NCB:

  • Ngân hàng: NCB
  • Số thẻ: 9704198526191432198
  • Tên chủ thẻ: NGUYEN VAN A
  • Ngày phát hành: 07/15
  • Mã OTP: 123456

Lưu ý: Thẻ quốc tế (Visa/Mastercard) và các ngân hàng khác không hoạt động trên môi trường sandbox. Khi triển khai production sẽ hỗ trợ đầy đủ tất cả phương thức thanh toán.

ZaloPay Sandbox

ZaloPay sandbox hỗ trợ thanh toán qua QR code bằng app ZaloPay hoặc thẻ quốc tế:

  • Loại thẻ: Visa
  • Số thẻ: 4111111111111111
  • Tên chủ thẻ: NGUYEN VAN A
  • Ngày hết hạn: 06/26
  • Mã CVV: 123

Công nghệ sử dụng

Frontend

  • React 18
  • Vite
  • Tailwind CSS
  • React Router
  • Axios

Backend

  • FastAPI
  • SQLAlchemy
  • PostgreSQL
  • pgvector
  • JWT Authentication

AI-Core

  • PhoBERT
  • vi-SBERT
  • NeuMF
  • FAISS

Thanh toán

  • VNPay
  • ZaloPay

Liên hệ

Mọi thắc mắc về dự án vui lòng liên hệ qua email: tranchitho160704@gmail.com.

About

CareerVerse — AI-powered career development ecosystem with multimodal personality assessment, semantic career recommendation, mentor matching, and AI interview simulation.

github.com/trchitho/AI-Based-Career-Recommendation-System

Resources

Readme

Contributing

Contributing
Activity
Custom properties

Stars

0 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages

  • TypeScript 47.7%
  • Python 47.7%
  • CSS 3.7%
  • PowerShell 0.3%
  • JavaScript 0.2%
  • Jupyter Notebook 0.1%
  • Other 0.3%