011-ai-interview/docs/database/表结构.md

数据库结构

本项目使用 Coze 数据库存储数据

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一、数据库信息

项目	内容
平台	Coze 数据库
数据库 ID	7595077053909712922
说明	由 Coze 工作流自动写入和管理

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二、表结构

2.1 候选人面试记录表

表名由 Coze 自动管理

字段名	类型	说明	示例
session_id	String	会话唯一标识	SESS_1705737600_张三_abc123
姓名	String	候选人姓名	张三
简历内容	String	解析后的简历文本	姓名：张三，学历：本科...
current_stage	Integer	当前面试阶段	60
面试记录	String	完整对话记录（JSON）	[{"role":"ai","content":"..."}]
评分结果	String	各维度评分（JSON）	{"salesSkill":85,...}
分析报告	String	综合分析报告	候选人具备良好的销售潜质...
created_at	Timestamp	创建时间	2026-01-20T10:00:00Z
updated_at	Timestamp	更新时间	2026-01-20T10:25:00Z

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三、字段详细说明

3.1 session_id 格式

SESS_{时间戳}_{姓名}_{随机码}

示例：SESS_1705737600_张三_abc123

• 时间戳：Unix 时间戳（秒）
• 姓名：候选人姓名
• 随机码：6位随机字符串

3.2 current_stage 阶段码

阶段码	说明
10	信息收集
20	销售技能面试
30	销售观面试
40	素质项面试
50	求职动机面试
60	面试完成

3.3 评分结果结构

{
  "salesSkill": 85,      // 销售技能 0-100
  "salesMindset": 80,    // 销售观 0-100
  "quality": 90,         // 素质项 0-100
  "motivation": 75,      // 求职动机 0-100
  "total": 82.5          // 加权总分
}

权重计算：

• 销售技能：30%
• 销售观：25%
• 素质项：25%
• 求职动机：20%

3.4 面试记录结构

[
  {
    "role": "ai",
    "content": "你好，我是AI面试官，请先做个自我介绍。",
    "timestamp": "2026-01-20T10:01:00Z"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "你好，我叫张三...",
    "timestamp": "2026-01-20T10:01:30Z"
  }
]

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四、数据访问方式

4.1 查询单条记录

# 后端调用 Coze API
response = await coze_client.post(
    "/v1/database/query",
    json={
        "database_id": "7595077053909712922",
        "filter": {
            "session_id": "SESS_xxx"
        }
    }
)

4.2 查询列表（分页）

response = await coze_client.post(
    "/v1/database/query",
    json={
        "database_id": "7595077053909712922",
        "page": 1,
        "page_size": 20,
        "sort": {
            "field": "created_at",
            "order": "desc"
        }
    }
)

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五、数据写入

数据写入由 Coze 工作流自动完成，后端只负责读取

工作流写入节点：

• 节点 ID：124924
• 类型：insert_record
• 触发时机：候选人提交信息后

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变更日志

日期	变更内容	操作人
2026-01-20	初始化数据库文档	AI