<dependencyManagement>    <dependencies>        <dependency>            <groupId>org.springframework.ai</groupId>            <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>            <version>0.8.1-SNAPSHOT</version>            <type>pom</type>            <scope>import</scope>        </dependency>        <dependency>            <groupId>org.springframework.boot</groupId>            <artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId>            <version>3.2.4</version>            <type>pom</type>            <scope>import</scope>        </dependency>    </dependencies></dependencyManagement>

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>
<!-- openai --><dependency>    <groupId>org.springframework.ai</groupId>    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency>

spring:  ai:    openai:      api-key: sk-OYLslZxxx      chat:        options:          model: gpt-3.5-turbo          temperature: 0.7      embedding:        options:          model: text-embedding-ada-002

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private OpenAiChatClient chatClient;
    @GetMapping("/ai/generate")    public Response generate(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {        return Response.ok(chatClient.call(message));    }
    @GetMapping("/ai/generateStream")    public Flux<ChatResponse> generateStream(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(message));        return chatClient.stream(prompt);    }
}

localhost:8080/ai/generate?message=推荐林俊杰的五首歌
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": "1. 《江南》\n2. 《爱不单行》\n3. 《背对背拥抱》\n4. 《修炼爱情》\n5. 《她说》"}

{"role":"user","content":"你好"},{"role":"assistant","content":"你好，请问有什么我可以帮助你的吗？无论你有什么问题或需要帮助，我都会尽力回答和协助你。请随时告诉我你的需求。"},{"role":"user","content": "我在上海，周末可以去哪里玩？"},{"role":"assistant","content": "上海是一个充满活力和文化氛围的城市，有很多适合周末游玩的地方。以下是几个值得推荐的地方：\n\n1. 上海科技馆：上海科技馆是中国大陆最大的科技馆之一，有许多互动展览和科学实验室，可以让您了解科技的发展历史和最新成果。\n2. 上海博物馆：上海博物馆是一座集艺术、历史和文化于一体的博物馆，有许多精美的艺术品和文物，可以让您深入了解中国和世界的文化历史。\n3. 外滩：外滩是上海的标志性景点之一，有许多高楼大厦和繁华的商业街区，是欣赏黄浦江美景和城市风貌的好去处。\n4. 上海迪士尼乐园：上海迪士尼乐园是世界上最大的迪士尼主题公园之一，有许多精彩的游乐项目和演出，可以让您尽情享受娱乐和欢乐。\n5. 上海野生动物园：上海野生动物园是一个以自然保护为主题的野生动物园，有许多珍稀动物和植物，可以让您近距离接触大自然。\n\n这些地方都是上海周末游玩的好去处，可以根据自己的兴趣和需求选择合适的行程。"},{"role":"user","content": "上海有哪些美食"}

public enum MessageType {
  USER("user"),
  ASSISTANT("assistant"),
  SYSTEM("system"),
  FUNCTION("function");}

PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("Tell me a {adjective} joke about {topic}");Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("adjective", adjective, "topic", topic));return chatClient.call(prompt).getResult();

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private OpenAiChatClient chatClient;
    @GetMapping("/ai/prompt")    public Response prompt(@RequestParam(value = "name") String name,                           @RequestParam(value = "voice") String voice) {        String userText = """                给我推荐上海的至少三个旅游景点                """;
        Message userMessage = new UserMessage(userText);
        String systemText = """                你是一个有用的人工智能助手，可以帮助人们查找信息，                      你的名字是{name}，                你应该用你的名字和{voice}的风格回复用户的请求。                """;
        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemText);        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(Map.of("name", name, "voice", voice));
        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage));        List<Generation> response = chatClient.call(prompt).getResults();        StringBuilder result = new StringBuilder();        for (Generation generation : response) {            String content = generation.getOutput().getContent();            result.append(content);        }        return Response.ok(result);    }}

localhost:8080/ai/prompt?name=小王&voice=幽默
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": "嘿，我是小王！上海是一个充满魅力的城市，有很多值得一游的景点。我给你推荐三个：\n\n1. 东方明珠塔：作为上海的标志性建筑，东方明珠塔是上海的地标之一。你可以乘坐电梯到达塔顶，欣赏整个上海城市的美景。\n\n2. 外滩：外滩是上海最著名的观光区之一，这里有许多欧洲风格的建筑，可以欣赏到黄浦江两岸的美景，尤其在夜晚灯火辉煌。\n\n3. 田子坊：这里是上海的老街区，保留了许多传统的建筑和文化。你可以在这里漫步，感受上海的历史和文化氛围。\n\n希望你能在上海玩得开心！如果还有其他问题，随时问我哦~"}

package com.baidu.mapp.lingjing.spring.ai.example.service;/** * 城市气温服务 */public class WeatherService implements Function<WeatherService.Request, WeatherService.Response> {
    /**     * Weather Function request.     */    @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)    @JsonClassDescription("Weather API request")    public record Request(@JsonProperty(required = true, value = "位置")                          @JsonPropertyDescription("城市，例如: 广州") String location) {    }

    /**     * Weather Function response.     */    public record Response(String weather) {    }
    @Override    public WeatherService.Response apply(WeatherService.Request request) {        String weather = "";        if (request.location().contains("上海")) {            weather = "小雨转阴 13~19°C";        } else if (request.location().contains("深圳")) {            weather = "阴 15~26°C";        } else {            weather = "热到中暑 39-40°C";        }        return new WeatherService.Response(weather);    }}

/** * 城市人口服务 */public class PopulationService implements Function<PopulationService.Request, PopulationService.Response> {
    /**     * Population Function request.     */    @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)    @JsonClassDescription("Population API request")    public record Request(@JsonProperty(required = true, value = "位置")                          @JsonPropertyDescription("城市，例如: 上海") String location) {    }

    /**     * Population Function response.     */    public record Response(Integer population) {    }
    @Override    public PopulationService.Response apply(PopulationService.Request request) {        Integer population = 0;        if (request.location().contains("上海")) {            population = 20000000;        } else if (request.location().contains("深圳")) {            population = 10000000;        } else {            population = 5000000;        }        return new PopulationService.Response(population);    }}

@Configurationpublic class ToolConfig {
    @Bean    public FunctionCallback weatherFunctionInfo() {        return FunctionCallbackWrapper.builder(new WeatherService())                .withName("currentWeather")                .withDescription("获取当地的气温")                .build();    }
    @Bean    @Description("获取当地的人口")    public Function<PopulationService.Request, PopulationService.Response> currentPopulation() {        return new PopulationService();    }
}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private OpenAiChatClient chatClient;
    @GetMapping("/ai/generate/function/call")    public Response functionCall(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "上海天气如何?") String message) {
        String systemPrompt = "{prompt}";        SystemPromptTemplate systemPromptTemplate = new SystemPromptTemplate(systemPrompt);        Message systemMessage = systemPromptTemplate.createMessage(Map.of("prompt", "你是一个有用的人工智能助手"));
        Message userMessage = new UserMessage(message);        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage),                OpenAiChatOptions.builder().withFunctions(Set.of("currentWeather", "currentPopulation")).build());
        List<Generation> response = chatClient.call(prompt).getResults();        String result = "";        for (Generation generation : response) {            String content = generation.getOutput().getContent();            result += content;        }        return Response.ok(result);    }
}

localhost:8080/ai/generate/function/call?message=上海的人口是多少
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": "上海的人口约为2000万。"}
localhost:8080/ai/generate/function/call?message=上海的天气怎么样{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": "上海目前的天气是小雨转阴，气温在13°C到19°C之间。"}

@Datapublic class ActorsFilms {
    private String actor;
    private List<String> movies;}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private OpenAiChatClient chatClient;
    @GetMapping("/ai/parser")    public Response Response(@RequestParam(value = "actor") String actor) {        BeanOutputParser<ActorsFilms> outputParser = new BeanOutputParser<>(ActorsFilms.class);
        String userMessage = """                为演员{actor}生成电影作品年表。                {format}                """;        logger.info("output format:{}", outputParser.getFormat());        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(userMessage, Map.of("actor", actor, "format", outputParser.getFormat()));        Prompt prompt = promptTemplate.create();        Generation generation = chatClient.call(prompt).getResult();
        ActorsFilms actorsFilms = outputParser.parse(generation.getOutput().getContent());        return Response.ok(JacksonUtil.toJson(actorsFilms));    }}

Your response should be in JSON format.Do not include any explanations, only provide a RFC8259 compliant JSON response following this format without deviation.Do not include markdown code blocks in your response.Here is the JSON Schema instance your output must adhere to:```{  "$schema" : "https://json-schema.org/draft/2020-12/schema",  "type" : "object",  "properties" : {    "actor" : {      "type" : "string"    },    "movies" : {      "type" : "array",      "items" : {        "type" : "string"      }    }  }}```

localhost:8080/ai/parser?actor=沈腾
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": {        "actor": "沈腾",        "movies": [            "德鲁纳酒店 (2022)",            "夺冠 (2020)",            "误杀 (2019)",            "飞驰人生 (2019)",            "疯狂的外星人 (2019)",            "西虹市首富 (2018)",            "羞羞的铁拳 (2017)",            "夏洛特烦恼 (2015)"        ]    }}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private ImageClient imageClient;
    /**     * 图片生成     *     * @param description     * @return     */    @GetMapping("/ai/image")    public Response image(@RequestParam(value = "description") String description) {        ImageResponse response = imageClient.call(                new ImagePrompt(description,                        OpenAiImageOptions.builder().withQuality("hd").withN(1).withHeight(1024).withWidth(1024).build()));        return Response.ok(response.getResults().get(0).getOutput().getUrl());    }}

localhost:8080/ai/image?description=给我生成一张塞尔达的壁纸

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private EmbeddingClient embeddingClient;
    @GetMapping("/ai/embedding")    public Response embed(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Tell me a joke") String message) {        // 向量化        EmbeddingResponse embeddingResponse = this.embeddingClient.embedForResponse(List.of(message));
        return Response.ok(embeddingResponse);    }}

localhost:8080/ai/embedding?message=上海的人口是多少
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": {        "metadata": {            "completion-tokens": null,            "total-tokens": 8,            "model": "text-embedding-ada-002",            "prompt-tokens": 8        },        "results": [            {                "index": 0,                "metadata": null,                "output": [                    0.021796793,                    -0.0034369868,                    0.01705836,                    -0.0049721096,                    -0.037595898,                    -0.0075360565,                    -0.0352851,                    0.01757764,                    -0.030845253,                    ...            ]        }    }}

@Configurationpublic class ToolConfig {    /**     * 生成向量库Bean     *     * @param embeddingClient     * @return     */    @Bean    public VectorStore createVectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {        return new SimpleVectorStore(embeddingClient);    }
}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private VectorStore vectorStore;
    @GetMapping("/ai/vectorStore/add")    public Response vectorStoreAdd(@RequestParam(value = "content") String content) {        List<Document> documentList = new ArrayList<>();        Document document = new Document(content);        documentList.add(document);        vectorStore.add(documentList);        return Response.ok();    }}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private VectorStore vectorStore;
    @GetMapping("/ai/vectorStore/search")    public Response vectorStoreSearch(@RequestParam(value = "query") String query) {        List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(query);        return Response.ok(JacksonUtil.toJson(documents));    }}

# 写入三条文本到向量库localhost:8080/ai/vectorStore/add?content=深圳的天气热localhost:8080/ai/vectorStore/add?content=北京的天气晴localhost:8080/ai/vectorStore/add?content=上海的天气阴
# 向量库检索，可以看到相似性越高，返回顺序越靠前localhost:8080/ai/vectorStore/search?query=上海的天气如何
{    "errno": 0,    "msg": "success",    "data": [        "上海的天气阴",        "北京的天气晴",        "深圳的天气热"    ]}

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private VectorStore vectorStore;
    @GetMapping("/ai/rag/create")    public Response ragCreate() {        // 1. 提取文本内容        String filePath = "刘磊简历.txt";        TextReader textReader = new TextReader(filePath);        textReader.getCustomMetadata().put("filePath", filePath);        List<Document> documents = textReader.get();        logger.info("documents before split:{}", documents);
        // 2. 文本切分为段落        TextSplitter splitter = new TokenTextSplitter(1200, 350, 5, 100, true);        documents = splitter.apply(documents);        logger.info("documents after split:{}", documents);
        // 3. 段落写入向量数据库        vectorStore.add(documents);        return Response.ok();    }}

[Document{id='80076c55-bc3b-4760-bcda-a454da3da835', metadata={charset=UTF-8, filePath=刘磊简历.txt, source=刘磊简历.txt}, content='教育经历苏州大学 船舶电气工程技术 本科 2011.09 - 2015.06主修课程：电工技术、电子技术、电机与电力拖动、微机原理、可编程控制器（PLC）、电气照明技术、船舶概论、现代检测技术、船舶电气设备及系统、船舶辅机电气控制系统、船舶设备安全与管理、航海仪器、船舶通信与导航、微机控制系统、电路、电子基础、电机及拖动、可编程序控制器、单片机技术、船舶电气施工工艺、船机拖动控制系统、船舶机舱自动控制系统。实习经历苏州小优智能科技有限公司 算法工程师2015-4-1 - 2017-9-1拥有2年以上的算法工程师经验，熟悉数据结构、算法及机器学习模型的实现与优化，在多个项目中负责算法模型的设计与开发，包括基于深度学习的图像识别、语音识别及自然语言处理等方向。熟练使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，能独立开发出高质量、高性能的算法模型。在前一份工作中担任算法工程师，负责开发基于深度学习的推荐算法，成功实现了推荐效果的提升，提升了公司的用户留存率和收益。在此之前，还参与过一些数据建模和预测的研究项目，在工作中积累了数据处理和建模的经验。曾在一家创业公司实习，负责开发基于深度强化学习的智能对话系统。在项目中，担任小组负责人并领导团队顺利完成了对话模型的设计和实现。通过项目，熟练掌握了深度强化学习等先进人工智能技术，并具备解决自然语言处理领域复杂问题的能力。在研究生期间，参加了一项基于图像识别的研究项目，并担任项目组长。在研究中，使用深度卷积神经网络实现了图像的分类和识别，在国内外学术会议上获得了多个论文发表和报告的机会，积累了学术研究和成果展示的经验。陕西欧卡电子智能科技有限公司 算法工程师2018-10-1 - 2020-3-1担任ABC公司算法工程师，负责参与开发高性能机器学习算法。在项目中，我使用Python和MATLAB编写了多种算法模型，并且实现了GPU加速计算，使得算法在处理大规模复杂数据时表现优异。就职于DEF科技公司，作为算法工程师，全程参与了一款自动驾驶系统的开发。在项目中，我主要通过深度学习、目标检测等技术，实现了车辆识别、道路分割等多项技术难点，使得系统在真实道路环境下表现出了较高的稳定性和可靠性。在GHI软件公司，我作为算法工程师负责了一项推荐系统的研发。该系统基于用户行为数据，使用协同过滤和深度学习技术，为用户推荐最优质的内容。在项目中，我优化了多种推荐算法，优化推荐精度达到了90%以上。'}, 

Document{id='cbc4f2ac-e71f-4d92-821a-b2f51b8212a8', metadata={charset=UTF-8, filePath=刘磊简历.txt, source=刘磊简历.txt}, content='刘磊曾就职于JKL医疗科技公司，作为算法工程师负责开发医疗影像诊断平台。在项目中，我使用深度学习技术对医学图像进行自动分析和诊断，提高了医生的工作效率和诊断准确率。项目经验苏州小优智能科技有限公司相关项目 苏州小优智能科技有限公司 算法工程师2016-4-1 - 2016-9-1开发基于协同过滤的音乐推荐系统，主要负责数据清洗和模型训练。使用Python实现了基于用户相似度和物品相似度的协同过滤算法，并应用到推荐系统中，提高了推荐准确度。参与人工智能智慧城市项目，主要工作为基于用户画像的广告推荐系统开发。利用Spark进行大规模数据处理和分析，采用深度学习神经网络构建用户画像，并实现了召回模型和排序模型的训练，提升推荐效果。参与在线教育平台数据挖掘和推荐系统开发，主要工作为开发基于LBS和时间因素的视频推荐系统。使用Spark Streaming进行实时数据处理，利用Hadoop进行离线数据处理，应用LDA模型进行主题关键字提取和话题挖掘，从而提高了推荐准确性。参与电商平台热销商品推荐系统开发，主要工作为开发基于神经网络和深度强化学习的推荐算法。使用TensorFlow进行模型训练和预测，应用异构网络结构和实时监控技术，提高了推荐准确度和实时性。欧卡电子相关项目 陕西欧卡电子智能科技有限公司 算法工程师2019-10-1 - 2020-3-1开发和优化图像识别算法，提高识别的准确率和速度。利用OpenCV、TensorFlow等开源工具，结合人工智能和深度学习技术，开发识别系统，并持续进行性能优化；开发图像处理算法，包括去噪、模糊、增强等多种算法，达到提高图像质量、增强细节等效果，并应用于实际场景；参与人脸识别项目，利用深度学习技术进行人脸检测、特征提取和比对，提高人脸识别的准确率；参与图像翻译项目，开发适用于不同语种的OCR算法，将图像上的文字转换成文本，并进行翻译，为用户提供更智能的翻译服务；学校实践机器学习算法实验课程实践：通过学习机器学习的相关理论知识，了解推荐算法的原理，并实践了基于协同过滤算法的电影推荐系统的开发。数据库系统实践：学习数据库系统的概念和原理，并通过MySQL的实践操作，完成了推荐算法中的数据存储与查询操作，并对系统的性能进行了优化。数据挖掘与大数据实践：通过使用Python编程语言和相关工具，熟练掌握了数据预处理、特征选择、模型训练与评估等数据挖掘的基本步骤，并实践了基于协同过滤算法的用户推荐系统的开发。'}, 

 Document{id='e37661a2-aeb7-4fa6-ae29-696fd1f03baa', metadata={charset=UTF-8, filePath=刘磊简历.txt, source=刘磊简历.txt}, content='刘磊语言技能：熟练掌握Python、C++等编程语言，有良好的编程习惯和代码风格，能够快速上手新的编程语言和工具。 项目经验：熟练掌握常用的图像算法，并在实践中有多个项目实践经验，包括但不限于图像分割、目标检测、人脸识别等项目。 技能特长 图像处理技术：具备图像处理基础知识，熟练使用OpenCV等图像处理库进行图像处理、特征提取等操作。 深度学习：熟练使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，了解神经网络理论，掌握CNN、RNN、GAN等深度学习算法。 数据结构与算法：熟悉数据结构和基本算法，能够灵活运用算法进行解决问题。'}]

/** * 招聘投递服务 */public class RecruitService implements Function<RecruitService.Request, RecruitService.Response> {
    /**     * Recruit Function request.     */    @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL)    @JsonClassDescription("Recruit API request")    public record Request(@JsonProperty(required = true, value = "人名")                          @JsonPropertyDescription("投递简历人姓名，例如: 张真源") String name) {    }

    /**     * Recruit Function response.     */    public record Response(String position) {    }
    @Override    public RecruitService.Response apply(RecruitService.Request request) {        String position = "未知";        if (request.name().contains("张真源")) {            position = "算法工程师";        }        return new RecruitService.Response(position);    }
}

角色与目标：你是一个招聘助手，会针对用户的问题，结合候选人经历，岗位匹配度等专业知识，给用户提供指导。指导原则：你需要确保给出的建议合理且科学，不会对候选人的表现有侮辱言论。限制：在提供建议时，需要强调在个性化建议方面用户仍然需要线下寻求专业咨询。澄清：在与用户交互的过程中，你需要明确回答用户关于招聘方面的问题，对于非招聘相关的问题，你的回应是“我只是一个招聘助手，不能回答这个问题噢”。个性化：在回答时，你需要以专业、可靠的语气回答，偶尔也可以带些风趣和幽默，调节氛围。

@RestControllerpublic class AiController {
    @Autowired    private VectorStore vectorStore;
    /**     * 根据RAG回答问题     *     * @param query     * @return     */    @GetMapping("/ai/agent")    public Response rag(@RequestParam(value = "query") String query) {        // 首先检索挂载信息        List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(query);        // 提取最相关的信息        String info = "";        if (documents.size() > 0) {            info = documents.get(0).getContent();        }
        // 构造系统prompt        String systemPrompt = """                角色与目标：你是一个招聘助手，会针对用户的问题，结合候选人经历，岗位匹配度等专业知识，给用户提供指导。                指导原则：你需要确保给出的建议合理且科学，不会对候选人的表现有侮辱言论。                限制：在提供建议时，需要强调在个性化建议方面用户仍然需要线下寻求专业咨询。                澄清：在与用户交互的过程中，你需要明确回答用户关于招聘方面的问题，对于非招聘相关的问题，你的回应是“我只是一个招聘助手，不能回答这个问题噢”。                个性化：在回答时，你需要以专业、可靠的语气回答，偶尔也可以带些风趣和幽默，调节氛围。                给你提供一些数据参考，并且给你调用岗位投递检索工具                请你跟进数据参考与工具返回结果回复用户的请求。                """;
        // 构造用户prompt        String userPrompt = """                给你提供一些数据参考: {info}，请回答我的问题：{query}                请你跟进数据参考与工具返回结果回复用户的请求。                """;
        // 构造提示词        Message systemMessage = new SystemMessage(systemPrompt);        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(userPrompt);        Message userMessage = promptTemplate.createMessage(Map.of("info", info, "query", query));        Prompt prompt = new Prompt(List.of(userMessage, systemMessage),                OpenAiChatOptions.builder().withFunctions(Set.of("recruitPosition")).build());
        // 调用大模型回答问题        List<Generation> response = chatClient.call(prompt).getResults();        StringBuilder result = new StringBuilder();        for (Generation generation : response) {            String content = generation.getOutput().getContent();            result.append(content);        }        return Response.ok(result);    }}

localhost:8080/ai/rag?query=刘磊是否有资格参与面试
### 返回结果当然，刘磊完全有资格参与算法工程师的面试。他拥有船舶电气工程技术的本科学历，并且在算法工程师这个职位上积累了丰富的工作经验。从实习经历来看，他在苏州小优智能科技有限公司和陕西欧卡电子智能科技有限公司都担任了算法工程师的角色，并且在多个项目中成功实现了算法模型的设计与开发，涉及了深度学习、图像识别、语音识别及自然语言处理等多个方向。这些经验显示了他不仅熟悉数据结构和算法，还熟练掌握了TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，以及Python和MATLAB等编程语言。特别是，他在自动驾驶系统开发、推荐系统研发等领域的经验，都表明他具备解决复杂问题的能力，并且在实际应用中取得了显著成果。这些经验和成果都将是他在面试中展现自己能力和优势的重要资本。因此，我强烈建议给予刘磊面试的机会，以便更全面地了解他的能力和潜力。当然，面试结果还需要结合公司的具体需求和岗位匹配度来综合评估。