一些在项目中遇到的技术难点及解决方案

在数字人面试官项目的开发过程中，我们遇到了多个具有挑战性的技术难题。这些问题涉及到大模型调用、实时数据处理、系统性能优化等多个方面。下面将分享我们在项目中遇到的主要技术难点及相应的解决方案。

1. 大模型调用超时与稳定性问题

难点描述：
调用 ChatGLM 等大语言模型进行面试分析时，由于模型响应时间较长（尤其是复杂问题），容易导致请求超时。此外，网络波动或模型服务暂时不可用也会影响系统稳定性。

解决方案：

1. 异步处理机制：
   使用 Spring 的 @Async 注解将大模型调用转为异步任务，避免阻塞主线程。通过 CountDownLatch 或回调机制等待结果返回。
   java

    

    

   @Async
   public CompletableFuture<String> analyzeInterviewResult(String question, String answer) {
       // 调用 ChatGLM 接口
       String result = callChatGLMAPI(question, answer);
       return CompletableFuture.completedFuture(result);
   }
   

    
2. 超时重试策略：
   设置合理的超时时间（如 600 秒），并实现重试机制（最多 3 次），确保请求有足够的时间获取响应。
   java

    

    

   OkHttpClient client = new OkHttpClient.Builder()
          .connectTimeout(600, TimeUnit.SECONDS)
          .readTimeout(600, TimeUnit.SECONDS)
          .retryOnConnectionFailure(true)
          .build();
   

    
3. 降级策略：
   当模型服务不可用时，暂时返回预设的通用分析结果，并记录日志以便后续处理。

2. 实时数据处理与流式响应

难点描述：
ChatGLM 接口采用 Server-Sent Events (SSE) 流式返回数据，但前端需要实时展示分析结果，同时后端需要处理中途断开的连接。

解决方案：

1. WebSocket 替代方案：
   将 SSE 响应转为 WebSocket 通信，通过心跳机制保持连接，确保数据实时传输。
   java

    

    

   @ServerEndpoint("/ws/interview/{sessionId}")
   public class InterviewWebSocket {
       // WebSocket 连接管理、消息发送与接收
   }
   

    
2. 数据分段处理：
   在后端将流式数据按段落分割，前端逐步渲染，提升用户体验。
   java

    

    

   @Override
   public void onEvent(EventSource eventSource, String id, String type, String data) {
       if ("finish".equals(type)) {
           // 处理完整结果
       } else {
           // 分段推送数据到前端
           webSocketService.sendToClient(sessionId, data);
       }
   }
   

    

3. 多轮对话上下文管理

难点描述：
面试过程中需要维护多轮对话的上下文，确保 AI 面试官能够理解前后文关系，提供连贯的反馈。

解决方案：

1. 上下文缓存机制：
   使用 Redis 缓存每轮对话的历史记录，每次调用模型时将历史对话作为上下文传入。
   java

    

    

   public String buildContext(String candidateId) {
       List<String> history = redisService.getInterviewHistory(candidateId);
       return String.join("\n", history);
   }
   

    
2. Token 长度优化：
   限制上下文长度，避免超出模型的 Token 上限。采用滑动窗口策略，保留最近的关键对话。
   java

    

    

   public String truncateContext(String context, int maxTokens) {
       // 按 Token 数量截断上下文
       return context.substring(0, Math.min(context.length(), maxTokens));
   }
   

    

4. 高并发场景下的系统性能优化

难点描述：
当大量应聘者同时进行面试时，系统面临数据库连接耗尽、Redis 缓存压力大等问题。

解决方案：

1. 数据库连接池优化：
   配置 HikariCP 连接池参数，限制最大连接数和空闲连接数，避免资源耗尽。
   yaml

    

    

   spring:
     datasource:
       hikari:
         maximum-pool-size: 20
         minimum-idle: 5
         idle-timeout: 30000
   

    
2. 缓存分层策略：
   采用多级缓存（本地缓存 + Redis）减少 Redis 压力，高频数据（如职位信息）使用 Caffeine 本地缓存。
   java

    

    

   @Cacheable(value = "jobInfo", key = "#jobId", cacheManager = "caffeineCacheManager")
   public Job getJobInfo(String jobId) {
       return jobMapper.selectById(jobId);
   }
   

    
3. 异步日志处理：
   使用 Logback 的 AsyncAppender 异步记录日志，减少 I/O 操作对主线程的影响。
   xml

    

    

   <appender name="ASYNC" class="ch.qos.logback.classic.AsyncAppender">
       <appender-ref ref="FILE" />
   </appender>
   

    

5. 面试过程中的实时音视频处理

难点描述：
实现数字人面试官的实时语音交互，需要处理音频转文字、文字转语音、表情同步等多个环节。

解决方案：

1. 集成第三方语音服务：
   使用阿里云 / 腾讯云的实时语音识别 (ASR) 和语音合成 (TTS) 服务，确保高准确率和低延迟。
   java

    

    

   // ASR 示例
   AsrClient client = new AsrClient(accessKeyId, accessKeySecret);
   AudioStream stream = client.startRecognize(taskParams);
   

    
2. 表情动作同步：
   通过 OpenCV 分析应聘者的面部表情，使用 Three.js 实现数字人的表情同步。
   javascript

    

    

   // 前端表情同步逻辑
   function updateAvatarExpression(emotion) {
       avatar.setExpression(emotion);
       renderer.render(scene, camera);
   }
   

    

6. 安全与权限控制

难点描述：
面试过程需要严格的权限控制，防止未授权访问和数据泄露。

解决方案：

1. JWT 认证机制：
   使用 JSON Web Token (JWT) 进行身份验证，包含用户信息和权限声明。
   java

    

    

   public String generateToken(String userId, String role) {
       return Jwts.builder()
              .setSubject(userId)
              .claim("role", role)
              .setExpiration(new Date(System.currentTimeMillis() + EXPIRATION_TIME))
              .signWith(SignatureAlgorithm.HS512, SECRET_KEY)
              .compact();
   }
   

    
2. 接口限流：
   使用 Sentinel 实现接口限流，防止恶意请求。
   java

    

    

   @SentinelResource(value = "interviewAPI", blockHandler = "handleBlock")
   public ResponseDTO startInterview(String candidateId) {
       // 业务逻辑
   }
   

    

总结

数字人面试官项目的技术难点涵盖了大模型集成、实时数据处理、高并发性能优化等多个领域。通过采用异步处理、WebSocket、多级缓存、第三方服务集成等技术手段，我们成功解决了这些挑战，确保了系统的稳定性和用户体验。这些解决方案不仅适用于数字人面试官项目，也可为其他类似的 AI 应用开发提供参考。