实时语音识别
基于 cuemate-asr 的高精度中、英文语音识别，支持实时转录面试官问题，准确率高达 95%
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AI 智能答案生成
接入多个主流 LLM（OpenAI、GLM、Qwen 等），用户自定义选择模型，统一 API 简化调用，实时生成专业答案
知识库管理
基于 ChromaDB 的向量数据库，支持导入简历、押题文档，RAG 增强答案质量
题库与训练
内置丰富的面试题库，支持自定义添加，提供模拟面试训练模式
Prompt 管理
灵活的 Prompt 模板系统，支持按场景自定义，提升答案针对性
客户端安装
提供 Electron 桌面客户端（macOS/Windows），满足便捷的使用场景
隐私保护
支持本地部署，所有数据存储在本地，保护个人隐私和敏感信息
面试记录
自动保存面试历史，支持溯源分析，帮助总结面试经验
应用场景
覆盖多种面试场景，全方位提升面试通过率
模拟面试训练
在电脑前进行系统化模拟面试训练，AI 模拟面试官提问，实时语音识别并评估回答质量，结合个人简历和知识库提供针对性反馈，反复训练直到掌握。
技术岗位训练
算法题、系统设计、项目经验等技术问题模拟
产品运营训练
产品设计、运营策略、数据分析等问题训练
AI 评估反馈
评估回答质量，指出不足并提供改进建议
知识库增强
RAG 检索简历和押题文档，生成定制化答案
核心功能
强大的功能矩阵，全方位满足面试训练需求
实时语音转文本
基于 ASR 的高精度中文语音识别，支持实时转录面试官问题，准确率高达 95%，延迟低于 200ms。
核心成果
- 识别准确率 95%+
- 实时延迟 < 200ms
- 支持多种音频输入
多模型统一接入
支持接入 24+ 个主流大模型提供商（OpenAI、Claude、Gemini、GLM、Qwen、DeepSeek 等），用户自定义选择模型，统一 API 简化调用。
核心成果
- 24+ LLM 提供商
- 用户自定义模型
- 统一 API 接口
RAG 向量检索
基于 ChromaDB 向量数据库，支持导入简历、押题文档等知识库，通过 RAG 技术增强答案的针对性和准确性。
核心成果
- 向量化知识存储
- RAG 增强生成
- 答案定制化提升
隐私安全保护
桌面应用本地部署，所有数据存储在本地，完全掌控个人隐私。支持本地 SQLite 数据库，简历、项目文档等敏感信息不会上传云端。
核心成果
- 本地数据存储
- 隐私完全掌控
- macOS/Windows 桌面端
为什么选择 CueMate？
技术先进
- 高性能语音识别：CueMate-ASR 实时语音转文本，延迟低于 200ms
- 多模型支持：接入 OpenAI、GLM、Qwen 等主流大模型
- 向量检索增强：RAG 技术结合知识库，答案更精准
专业可靠
- 场景化训练：针对技术面试、HR 面试等不同场景优化
- 答案质量保证：结合个人简历和项目经验生成定制化答案
- 实战验证：经过大量模拟面试场景测试
易于使用
- 一键部署：桌面安装包，Docker Compose 快速启动所有服务
- 直观界面：现代化 UI 设计，操作简单易懂
- 详细文档：完整的使用指南和部署文档
隐私安全
- 本地部署：所有数据存储在本地，完全掌控
- 开源透明：GPL-3.0 协议，代码完全开放
- 数据加密：敏感信息加密存储，保障安全
成本可控
- 灵活配置：支持多种 LLM 模型，自由选择性价比
- 本地处理：语音识别在本地运行，减少云端费用
- 离线可用：支持本地大模型，完全零成本运行
持续更新
- 活跃维护：定期发布新功能和性能优化
- 社区支持：开源社区积极参与，快速响应问题
- 长期规划：清晰的产品路线图，持续改进