- Add English README.md and Chinese README.zh-CN.md for project root - Enhance collectors/README.md and add Chinese collectors/README.zh-CN.md - Document architecture, deployment, security invariants, and CLI/API usage
10 KiB
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榜文 (bangwen) 🚀
基于 VictoriaMetrics 极简架构哲学构建的高性能公开招考数据聚合、混合检索与白盒简历匹配引擎。
📖 目录
✨ 核心特性
- ⚡ 对标 VictoriaMetrics 架构哲学:单微核 Rust 二进制文件同时承载 HTTP 摄入网关、混合检索核心与内嵌 Web 控制台,杜绝过度微服务化与复杂外部依赖。
- 🛡️ 多级排重与数据治理管线:融合规范化 URL 权威归一、16 字符内容哈希校验、64 位汉明距离 SimHash 以及针对短文本(<200 字符)的防误杀二次核验机制。
- 🎯 客观透明的白盒简历匹配:基于法定与招聘硬性门槛(GB/T 2260 行政区划字典、标准学历档次映射、年龄区间与专业/技能对齐)进行确定性白盒匹配,直接输出透明合规与不符事实清单。
- 🔍 多路混合检索与 RRF 融合:深度集成 SQL 精确过滤、PostgreSQL
pg_trgmGIN 模糊索引以及pgvectorHNSW 向量余弦距离检索,通过 RRF(Reciprocal Rank Fusion)算法兼顾高召回与高精度。 - 🕸️ 边缘采集双模调度引擎:Python 边缘爬虫体系,同时支持轻量级声明式 TOML 配置卡片与复杂场景定制 Python 适配器,按域名分组并发调度并执行站内串行礼貌降频。
- 🔒 全面收敛的安全防护基线:
- 严格的内容安全策略(CSP
script-src 'self',彻底移除'unsafe-inline')。 - 终端控制序列无死角清洗(剥离 ANSI CSI、OSC 52 剪贴板指令与控制字符)。
- Markdown URL 注入拦截与爬虫逐跳重定向 SSRF 白名单校验。
- 容器服务全量以非 root 专属系统用户(
UID 10001)隔离执行。
- 严格的内容安全策略(CSP
🏛️ 系统架构
+---------------------------------------+
| 各省市公开招考招聘政务网 |
+---------------------------------------+
|
(HTTP 抓取与域名礼貌限速调度)
v
+---------------------------------------+
| bangwen-collector (Python) |
| - 声明式 TOML 站点卡片 (sources/) |
| - 定制化抓取适配器 (adapters/) |
| - SSRF 防护型 PoliteFetcher 客户端 |
+---------------------------------------+
|
(HTTP POST /api/v1/ingest)
Bearer Token 鉴权通信
v
+---------------------------------------+
| bangwen-core (Rust) |
| - SimHash & 内容哈希多级排重管线 |
| - 多路混合检索与白盒简历打分内核 |
| - 纯原生内嵌 Web 控制台与静态资源 |
+---------------------------------------+
|
(SQL 与向量存储)
v
+---------------------------------------+
| PostgreSQL 16 + pgvector |
| - announcement 与 position 数据基表 |
| - pg_trgm 倒排与 HNSW 向量近似索引 |
+---------------------------------------+
🚀 快速开始
环境准备
- Docker 与 Docker Compose v2+
- 本地原生开发环境(可选):
安装与部署
-
克隆代码仓库:
git clone [email protected]:bitfennec/bangwen.git cd bangwen -
初始化环境与鉴权凭据:
cp .env.example .env # 自动生成 64 位高强度随机鉴权 Token sed -i "s/replace_with_your_secure_secret_token/$(openssl rand -hex 32)/" .env -
使用 Docker Compose 一键构建启动:
docker compose up -d --build
验证运行
检查服务运行状态与初始入库指标:
curl -s http://127.0.0.1:8080/health
# 预期输出: {"status":"ok"}
curl -s http://127.0.0.1:8080/api/v1/stats
# 预期输出: {"announcements":...,"embeddings":0,"positions":...,"sources":6,"status":"ok","vector_ready":false}
在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8080/ 即可直接进入内嵌 Web 控制台。
🛠️ 使用指南
Web 控制台
服务启动后直接监听 http://127.0.0.1:8080/:
- 公告 Feed 流:按时间倒序分页展示各省市招考公告,支持全文实时一键折叠/展开、挂载结构化职位列表与官方附件直接下载。
- 多维综合检索:支持按关键词、标准行政区划编码、编制用人性质及最低学历门槛组合筛选。
- 白盒简历匹配:输入候选人基础画像,系统秒级匹配合规在招岗位,透明标明硬性满足与不符条款。
- 每日聚合日报:一键生成与复制过去 24 小时收录的招考精选与即将截止报名清单(Markdown 格式)。
- 采集节点监控:实时查看各边缘节点的连通健康度、认证态与最近上报统计。
CLI 命令行工具
通过宿主机自带的原生穿透脚本 ./bin/bangwen 或原生编译二进制进行操作:
# 从文件或 stdin 管道摄入数据
./bin/bangwen ingest --file ./sample.json
# 多维检索符合条件的岗位 (例如玉溪 530400)
./bin/bangwen search "运维" --region 530400 --json
# 查看公告或具体岗位详情
./bin/bangwen show ann:1 --json
./bin/bangwen show pos:3 --json
# 根据候选人画像执行白盒打分匹配
./bin/bangwen match --resume ./tests/fixtures/sample_resume.json --top 10
# 输出今日招考聚合日报
./bin/bangwen digest
# 检查各边缘采集源的健康状态
./bin/bangwen sources
HTTP API 接口参考
| 端点路由 | 请求方式 | 功能简述 | 鉴权要求 |
|---|---|---|---|
/health |
GET |
核心服务与数据库连通性健康检查 | 无 |
/api/v1/ingest |
POST |
批量数据推送摄入接口 | Bearer Token |
/api/v1/stats |
GET |
系统汇总指标与向量就绪状态 | 无 |
/api/v1/sources |
GET |
采集节点健康度与最近入库明细 | 无 |
/api/v1/announcements |
GET |
公告分页列表(支持关键字与类型筛选) | 无 |
/api/v1/announcements/{id} |
GET |
单篇公告详情(含下属岗位与附件) | 无 |
/api/v1/positions/{id} |
GET |
细分结构化招考岗位详情 | 无 |
/api/v1/search |
GET |
混合关键字多路检索接口 | 无 |
/api/v1/match |
POST |
候选人简历白盒打分与核验接口 | 无 |
/api/v1/digest |
GET |
今日招考聚合日报(Markdown 格式) | 无 |
⚙️ 环境配置
在 .env 中配置的环境变量说明:
| 变量名 | 默认值 | 是否必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
DATABASE_URL |
postgres://bangwen:bangwen_dev@postgres:5432/bangwen |
是 | PostgreSQL + pgvector 数据库连接串 |
INGEST_TOKEN |
空 | 推荐 | 用于保护 /api/v1/ingest 端点的 Bearer 鉴权密钥 |
SERVER_HOST |
0.0.0.0 |
否 | Rust HTTP 服务监听地址 |
SERVER_PORT |
8080 |
否 | Rust HTTP 服务监听端口 |
LOG_LEVEL |
info |
否 | 日志级别(error, warn, info, debug) |
OLLAMA_BASE_URL |
http://host.docker.internal:11434 |
否 | 向量生成所用的 Ollama 服务地址 |
EMBEDDING_MODEL |
bge-m3 |
否 | Ollama 向量模型名称 |
🔒 安全加固说明
- 非 Root 容器降权:
bangwen-core与bangwen-collector容器镜像均配置专用非特权运行用户(UID 10001)。 - 严格 CSP 策略:响应头强制
default-src 'self'; script-src 'self'; style-src 'self' 'unsafe-inline';,彻底根除内联脚本注入执行风险。 - 接口算力与内存保护:对简历匹配接口增加完备的参数边界防护(技能最大 50 项、城市最大 20 项、学历上限 32 字符、出生年份 1940~当年区间强校验),深度分页 offset 上限 10000 强校验拦截。
- 并发摄入防死锁:数据落库事务内强制按照规范化 URL 字典序申请行级排他锁,彻底根除 PostgreSQL
40P01死锁异常。 - SSRF 与重定向逐跳校验:HTTP 抓取客户端内置私有内网 IP 过滤、严格域名白名单与逐跳重定向安全性验证。
🤝 参与贡献
欢迎提交 Issue 与 Pull Request。提交改动前请确保通过本地基线检验:
# Rust 内核验证
cargo test --offline
cargo clippy --all-targets -- -D warnings
# 采集端回归验证
cd collectors && uv run python tests/test_content_and_security.py
📜 开源协议
本项目采用 MIT 开源协议。
🤖 AI Agent 集成
针对作为 Agent 工具调用的集成场景,请参阅 skill/SKILL.md,了解调用协议、结构化输出规范以及不可信数据的安全隔离要求。
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