Xây dựng ứng dụng phỏng vấn AI bằng Django: Mục lục đầy đủ

Toàn bộ series

Đây là mục lục đầy đủ của series Build an AI Interview App — hướng dẫn thực hành công khai từng bước về cách tôi xây dựng một công cụ phỏng vấn thử bằng AI thực tế với Django, từ một thư mục trống đến sản phẩm hoạt động hoàn chỉnh. Mỗi phần đều ngắn gọn và tập trung vào một chủ đề, đồng thời được thiết kế để đọc theo thứ tự. Bạn có thể dùng thử sản phẩm hoàn thiện bất cứ lúc nào, miễn phí và không cần đăng ký, tại ai-interviewer.tech.

Khác với phần lớn tutorial chỉ dừng ở một ví dụ đơn giản hoặc cung cấp một repo đã bị bỏ dở, series này đi qua những quyết định và đoạn mã thực tế phía sau một ứng dụng đang hoạt động — từ quá trình phân tích dữ liệu, pipeline agent thực tế cho đến những đánh đổi được trình bày một cách thẳng thắn.

Tất cả các phần theo thứ tự

1. Phần 1 — Giới thiệu, công nghệ sử dụng và kế hoạch: lý do tôi xây dựng ứng dụng này, cách chọn stack (Python, Django, OpenAI Agents SDK), lập kế hoạch tính năng và khởi tạo cấu trúc dự án.
2. Phần 2 — Thiết kế các model cơ sở dữ liệu: các model Interview, Question và Report, mối quan hệ giữa chúng cùng những migration đầu tiên.
3. Phần 3 — Trích xuất văn bản từ CV PDF bằng pdfplumber: lấy phần văn bản sạch, sẵn sàng cho AI từ các CV PDF.
4. Phần 4 — Trích xuất văn bản từ CV DOCX bằng python-docx: xử lý CV Word và lưu ý quan trọng duy nhất liên quan đến bảng.
5. Phần 5 — Sử dụng OpenAI Agents SDK trong ứng dụng Django thực tế: đầu ra Pydantic có cấu trúc, định nghĩa agent rõ ràng và một service wrapper.
6. Phần 6 — Dùng AI tạo câu hỏi phỏng vấn từ CV: thiết kế luồng agent — xác thực, cấu trúc hóa, tạo và lưu câu hỏi.
7. Phần 7 — Chạy tác vụ nền trong Django mà không cần Celery: đưa việc phân tích và tạo nội dung bằng AI ra khỏi chu kỳ request bằng worker subprocess và cơ chế polling trạng thái, giúp ứng dụng luôn phản hồi nhanh.
8. Phần 8 — Nhập liệu bằng giọng nói trên trình duyệt: Những vấn đề không ai cảnh báo: thu âm câu trả lời bằng giọng nói trên trình duyệt và các lỗi timing thực tế liên quan đến ghi âm, chuyển giọng nói thành văn bản.
9. Phần 9 — Chấm điểm câu trả lời và tạo báo cáo phỏng vấn bằng AI: dùng agent chấm điểm từng câu trả lời, sau đó tổng hợp toàn bộ buổi phỏng vấn thành báo cáo đạt hoặc không đạt cuối cùng.
10. Phần 10 — Triển khai ứng dụng Django lên production với Gunicorn và Nginx: khoảng cách thực tế giữa một bản demo hoạt động và sản phẩm chạy trực tuyến — systemd, Nginx, SSL và quy trình triển khai có thể lặp lại.

Cả mười phần đều đã được xuất bản. Hãy đọc theo thứ tự hoặc chuyển thẳng đến mã nguồn hoàn thiện bên dưới.

Muốn lấy mã nguồn hoàn thiện?

Nếu muốn bỏ qua toàn bộ quá trình xây dựng và bắt đầu ngay với mã nguồn hoàn thiện, sẵn sàng cho production, bạn có thể mua toàn bộ ứng dụng dưới dạng starter kit — chính là mã nguồn đứng sau ứng dụng đang hoạt động, bao gồm các prompt đã được tinh chỉnh và những lớp production mà series miễn phí không trình bày đầy đủ. Đây là lối tắt dành cho những người muốn ra mắt nhanh, đồng thời là một dự án portfolio thực sự khác biệt dành cho sinh viên muốn có sản phẩm thực tế để giới thiệu.