多模态AI面试系统升级与高并发架构优化

需求描述

技术背景：
1、现有系统在高并发场景下面试延迟＞500ms；2、小语种意图识别准确率＜75%
；3、缺乏动态问题生成及微表情分析能力。
需解决问题：
1、万级并发下面试延迟≤200ms；2、支持25种小语种（识别准确率≥88%）； 3、开发多模态分析引擎（微表情识别F1-score≥0.85）；4、构建动态追问引擎（逻辑一致性＞90%）。
技术指标：
1、系统可用性99.99%（年故障＜52分钟）；2、反作弊行为检测准确率≥95%。

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