Springboot+ChatGLM 实战AI数字人面试官系统|高清完结

课程简介

工程化落地：Spring Boot 与 ChatGLM 的深度融合本课程聚焦于构建一套可落地的 AI 数字人面试官系统，核心逻辑在于将 Spring Boot 的后端架构能力与大模型 ChatGLM 的自然语言理解能力进行工程化结合。这不仅仅是一个简单的调用接口 Demo，而是涵盖了从数据流转、状态管理到最终反馈生成的完整闭环。在技术栈层面，课程详细拆解…

已有 1 人浏览发布 2026-10-07 更新 2026-10-10

工程化落地：Spring Boot 与 ChatGLM 的深度融合

本课程聚焦于构建一套可落地的 AI 数字人面试官系统，核心逻辑在于将 Spring Boot 的后端架构能力与大模型 ChatGLM 的自然语言理解能力进行工程化结合。这不仅仅是一个简单的调用接口 Demo，而是涵盖了从数据流转、状态管理到最终反馈生成的完整闭环。在技术栈层面，课程详细拆解了如何基于 Spring Boot 搭建高内聚低耦合的服务层，重点讲解如何通过异步处理优化与 LLM 交互时的超时体验，以及如何利用 JWT 或 Session 机制维护面试过程中的多轮对话上下文。对于 ChatGLM 的集成，课程并非停留在简单的 HTTP 请求封装，而是深入探讨了 Prompt 工程的规范化设计，包括如何构造角色定义、约束输出格式以及处理长文本截断等实际开发中必然遇到的痛点。这种架构视角的讲解，使得开发者能够清晰地理解每一层代码的职责边界，从而避免在后续扩展中陷入“面条代码”的困境。

功能模块化与个性化定制路径

系统的核心竞争力体现在其模块化的功能设计上，课程引导读者从三个关键维度进行独立开发实践：题库管理、实时对话引擎以及智能评估反馈。在题库模块，你可以学习如何利用关系型数据库存储结构化试题，并结合 JSON 格式存储非结构化追问逻辑，实现考题的灵活组装。在对话引擎部分，课程展示了如何通过流式响应（SSE）将 ChatGLM 的输出实时推送至前端，营造类人的交互体验。更为关键的是评估反馈模块，这里涉及到了复杂的业务逻辑——系统不仅记录用户的语音或文字回答，还需通过 AI 分析回答的内容质量、逻辑清晰度及情绪稳定性，并生成结构化的评分报告。这种设计允许开发者自由扩展“面试风格”，例如设定为技术面、HR 面或压力面试，每种模式对应不同的 Prompt 模板和评分权重，体现了极高的可复用性和定制潜力。

从源码对照到独立部署

这份资料适合具备 Java 基础、熟悉 Spring Boot 基本开发流程，并对大模型应用开发有兴趣的开发者。建议首先通读后端架构设计章节，理解模块间的依赖关系，随后重点关注对话状态管理和服务层接口的实现细节，这两部分是后续扩展的基础。最后，结合前端交互部分，理解数据如何在前后端之间高效传递。学完后，你将能够独立完成一个具备多轮对话、内容分析及实时反馈能力的智能面试系统，并可将其作为 SaaS 服务或内部培训工具部署。资料包中的源码结构清晰，注释完善，强烈建议不要仅作为视频配套观看，而应将其作为实战模板，对照着在自己的 IDE 中逐步复现、调试乃至魔改，例如替换为其他开源大模型或增加语音合成模块，以此真正掌握 AI 应用开发的核心范式。

课程介绍

Springboot+ChatGLM 实战AI数字人面试官系统，。课程融合Springboot与ChatGLM，打造一款个性化面试训练平台。可自定义考题，答题分析，精准反馈与即时查漏补缺。课程不仅传授主流后端技术与AI开发通用流程，还支持个性化开发，如：智能对话、问答系统等，让你成为数字人开发领域的卓越开发者。

课程目录

├── 第1章 AI数字人面试官–课程导学/
│ └── [ 16M] 1-1AI数字人面试官–课程导学
├── 第2章 关于数字人面试官项目整体概述/
│ ├── [6.1M] 2-1数字人应用发展介绍
│ └── [ 20M] 2-2项目演示与技术架构
├── 第3章 【AI应用】 手把手创建AI数字人/
│ ├── [6.7M] 3-1本章概述
│ ├── [ 23M] 3-2使用ChatTTS进行文生语音
│ ├── [ 12M] 3-3ChatTTS统一角色音色保持
│ ├── [ 16M] 3-4使用CosyVoice克隆面试官的声音
│ ├── [ 11M] 3-5数字人形象制作说明
│ ├── [9.0M] 3-6使用EasyWav2Lip生成数字人视频
│ ├── [ 20M] 3-7【推荐】在线a2e数字人制作
│ └── [6.1M] 3-8本章小结
├── 第4章 【构建Docker环境】 手把手掌握开发环境搭建/
│ ├── [2.9M] 4-1本章概述
│ ├── [ 29M] 4-2OpenJDK21与maven环境介绍
│ ├── [ 13M] 4-3虚拟化与容器化技术架构剖析
│ ├── [ 13M] 4-4安装本地桌面版Docker环境
│ ├── [ 20M] 4-5详述Docker的架构与隔离机制
│ ├── [8.1M] 4-6数据库选型对比抉择
│ ├── [ 13M] 4-7内网互通原则（私有专有网络）
│ ├── [ 36M] 4-8容器化安装MySQL8数据库
│ ├── [ 22M] 4-9MySQL容器内部与可视化工具导库建表
│ ├── [ 21M] 4-10容器化安装分布式缓存中间件Redis7
│ ├── [ 11M] 4-11使用RDM掌握Redis数据可视化管理具
│ ├── [ 23M] 4-12【拓展】Redis持久化策略-RDB
│ ├── [ 18M] 4-13【拓展】Redis持久化策略-AOF
│ └── [2.7M] 4-14本章小结
├── 第5章 【搭建单应用服务基础架构】 实现基于SpringBoot的基础架构/
│ ├── [3.5M] 5-1本章概述
│ ├── [ 67M] 5-2构建基于Maven的分层聚合项目
│ ├── [ 55M] 5-3SpringBoot3版本与父子继承依赖说明
│ ├── [ 21M] 5-4构建SpringBoot多环境profile配置
│ ├── [ 15M] 5-5VSCode运行管理端Vue项目
│ ├── [ 27M] 5-6Hbuilder运行面试端UniApp项目
│ └── [4.0M] 5-7本章小结
├── 第6章 【数字人管理】 开发AI面试官业务模块/
│ ├── [2.5M] 6-1本章概述
│ ├── [ 18M] 6-2项目数据库表设计详述
│ ├── [ 23M] 6-3使用数据库逆向工具进行Model的生成与导入
│ ├── [ 44M] 6-4配置项目的MySQL8数据源与相关坐标
│ ├── [ 59M] 6-5新增或修改AI面试官到数据库
│ ├── [ 28M] 6-6使用PostMan测试api接口
│ ├── [ 23M] 6-7使用Hibernate-Validate对入参对象进行校验
│ ├── [ 20M] 6-8查询AI面试官列表
│ ├── [ 16M] 6-9从数据库中删除AI面试官
│ ├── [ 32M] 6-10解决跨域并使用VScode测试前端
│ └── [2.5M] 6-11本章小结
├── 第7章 【构建分布式文件服务器】 开发文件微服务/
│ ├── [3.2M] 7-1本章概述
│ ├── [ 11M] 7-2分布式文件存储方案的架构演变
│ ├── [ 15M] 7-3分布式存储技术选型
│ ├── [ 37M] 7-4Docker安装分布式对象存储中间件MinIO
│ ├── [ 66M] 7-5SpringBoot集成MinIO实现文件上传
│ ├── [ 14M] 7-6上传文件大小的控制与限制
│ └── [2.6M] 7-7本章小结
├── 第8章 【题库管理】开发面试题库模块/
│ ├── [4.5M] 8-1本章概述
│ ├── [ 10M] 8-2MinIO上传数字人面试视频
│ ├── [ 32M] 8-3多表关联绑定AI面试官与面试题
│ ├── [ 23M] 8-4自定义sql多表关联查询
│ ├── [ 41M] 8-5-1条件搜索分页查询面试题库列表
│ ├── [ 32M] 8-6-2条件搜索分页查询面试题库列表
│ ├── [ 24M] 8-7使用开关启用与禁用面试题
│ ├── [6.6M] 8-8删除单个面试题数据
│ ├── [ 28M] 8-9创建或修改职位数据
│ ├── [ 12M] 8-10多表关联职位sql脚本编写
│ ├── [ 28M] 8-11分页查询职位列表与页面渲染
│ ├── [ 16M] 8-12查询职位详情并删除
│ ├── [ 27M] 8-13复盘迭代删除AI面试官形象功能的预校验
│ └── [2.3M] 8-14本章小结
├── 第9章 【应聘者管理】 开发应聘者业务模块/
│ ├── [3.3M] 9-1本章概述
│ ├── [ 56M] 9-2创建应聘者信息录入与面试岗位绑定
│ ├── [ 13M] 9-3自定义sql查询应聘者列表数据
│ ├── @www.
│ ├── [ 40M] 9-4应聘者列表查询实现
│ ├── [ 26M] 9-5应聘者详情与数据删除
│ └── [2.4M] 9-6本章小结
├── 第10章 【面试模块】开发App面试端业务模块/
│ ├── [3.1M] 10-1章节介绍
│ ├── [ 25M] 10-2进入面试初始流程梳理
│ ├── [ 18M] 10-3腾讯云短信SDK申请与秘钥配置
│ ├── [ 41M] 10-4手机短信验证码发送
│ ├── [ 31M] 10-5整合Redis存储短信验证码
│ ├── [ 74M] 10-6校验用户是否可以进入面试流程
│ ├── [ 25M] 10-7校验应聘者合法性
│ ├── [ 60M] 10-8AI面试官随机展现面试题
│ ├── [ 46M] 10-9百度AI语音SDK申请百度AI语音转文字
│ └── [2.2M] 10-10本章小结
└── 第11章 【ChatGLM应用AI统计功能】 应聘者面试结果AI汇总/
├── [3.7M] 11-1本章概述
├── [ 18M] 11-2ChatGLM介绍
├── [ 29M] 11-3面试题前缀提示词编写
├── [8.1M] 11-4SSE机制剖析
├── [ 25M] 11-5ChatGLM的秘钥配置说明
├── [ 23M] 11-6准备ChatGLM的包装类与枚举
├── [ 55M] 11-7本地代码调试ChatGLM的运行结果
├── [ 30M] 11-8基于V4版本的ChatGLM调试
├── [ 33M] 11-9SpringBoot构建异步任务
├── [ 18M] 11-10动态拼接ChatGLM提示词
├── [ 25M] 11-11整合SSE获得面试后的分析结果
├── [ 46M] 11-12保存ChatGLM分析后的面试结果
├── [ 13M] 11-13查询面试记录sql脚本
├── [ 30M] 11-14分页展示应聘者的面试结果
└── [3.8M] 11-15本章小结
├── 第12章 【容器化部署】 手把手搭建线上云架构/
│ ├── [4.3M] 12-1本章概述
│ ├── [ 30M] 12-2选购云服务器与配置
│ ├── [ 18M] 12-3使用SSH工具连接云服务器
│ ├── [ 16M] 12-4安装Docker容器
│ ├── [ 20M] 12-5Docker安装MySql8数据库
│ ├── [ 12M] 12-6Docker安装Redis
│ ├── [ 10M] 12-7Docker安装MinIO
│ ├── [ 22M] 12-8配置项目的profile环境参数与打包
│ ├── [6.1M] 12-9使用ftp工具上传jar
│ ├── [ 14M] 12-10服务器安装OpenJDK21环境
│ ├── [ 24M] 12-11云端发布SpringBoot项目
│ ├── [ 35M] 12-12前端项目部署说明
│ └── [4.2M] 12-13本章小结
├── 第13章 【数字人拓展】 数字人案例应用未来展望/
│ ├── [ 11M] 13-1数字人无人直播案例分析
│ ├── [7.4M] 13-2虚拟歌手案例分析
│ ├── [7.0M] 13-3数字人心理医生与护士案例分析
│ └── [7.4M] 13-4虚拟伴侣案例分析
└── 第14章 课程回顾与总结/
└── [ 10M] 14-1课程总结
└── 资料代码/