AI 기반 자기소개서 평가 시스템

합격 자기소개서를 학습하여 새로운 자기소개서를 평가하는 웹 애플리케이션입니다.

주요 기능

1. 합격 자기소개서 관리: 합격한 자기소개서를 업로드하고 저장
2. AI 평가 모델 학습: 저장된 합격 자기소개서를 분석하여 평가 기준 생성
3. 자기소개서 평가: 업로드한 자기소개서를 AI 모델로 평가
4. 평가 결과 시각화: 점수, 피드백, 개선 사항 제공

평가 기준

• 길이 점수 (20점): 합격 자기소개서의 평균 길이를 기준으로 평가
• 키워드 점수 (30점): 합격 자기소개서에서 추출한 핵심 키워드 매칭도
• 구조 점수 (30점): 문단 구조, 구체적 경험 언급, 수치 데이터 포함 여부
• 유사도 점수 (20점): 합격 자기소개서와의 텍스트 유사도 (TF-IDF 기반)

설치 방법

# 가상환경 생성 (선택사항)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 패키지 설치
pip install -r requirements.txt

실행 방법

# 백엔드 서버 실행
python main.py

# 웹 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

또는

uvicorn main:app --reload

사용 방법

1. 합격 자기소개서 등록

   • "합격 자기소개서 관리" 탭에서 합격한 자기소개서를 등록
   • 제목, 회사명, 직무, 내용을 입력하여 추가
   • 여러 개의 합격 자기소개서를 등록할수록 평가 정확도가 향상됩니다

2. 자기소개서 평가

   • "자기소개서 평가" 탭에서 평가받을 자기소개서를 입력
   • "평가하기" 버튼 클릭
   • 평가 결과(점수, 피드백, 개선 제안) 확인

3. 통계 확인

   • "통계" 탭에서 저장된 합격 자기소개서 수와 평가 수행 횟수 확인

프로젝트 구조

.
├── main.py                 # FastAPI 메인 서버
├── models.py              # Pydantic 모델 (API 요청/응답 스키마)
├── ai_evaluator.py        # AI 평가 모델 (평가 로직)
├── database.py            # 데이터베이스 모델 및 연결
├── requirements.txt       # Python 패키지 목록
├── static/                # 정적 파일 (CSS, JS)
│   ├── css/
│   │   └── style.css
│   └── js/
│       └── app.js
├── templates/             # HTML 템플릿
│   └── index.html
├── uploads/               # 업로드된 파일 저장 (자동 생성)
│   ├── passed/            # 합격 자기소개서
│   └── to_evaluate/       # 평가 대상 자기소개서
└── resume_evaluator.db    # SQLite 데이터베이스 (자동 생성)

기술 스택

• 백엔드: FastAPI, SQLAlchemy, SQLite
• AI/ML: scikit-learn (TF-IDF, 코사인 유사도)
• 프론트엔드: HTML, CSS, JavaScript (Vanilla JS)
• 데이터베이스: SQLite

API 엔드포인트

• GET /: 메인 웹 페이지
• POST /api/passed-resumes: 합격 자기소개서 추가
• GET /api/passed-resumes: 합격 자기소개서 목록 조회
• DELETE /api/passed-resumes/{id}: 합격 자기소개서 삭제
• POST /api/evaluate: 자기소개서 평가
• GET /api/stats: 통계 정보 조회