PopQuiz项目全解析：多角色答题系统架构设计与高并发性能优化实录

团队名称	问题	回答
软件工程一班-llj	数据可视化部分提到了“实时统计和答题轨迹”，请问这些数据是如何采集、存储和处理的？是前端实时推送还是后端轮询？有没有使用 WebSocket？另外，你们设计了“断点续答”与“多角色管理”，请问用户状态如何持久化？中断后如何恢复用户进度？是否存在 race condition 风险？	在我们的项目中，数据采集主要通过前端轮询机制完成，的确没有使用WebSocket。所有数据都存储在SQLite数据库中，实时统计则通过SQL聚合查询处理。为了实现“断点续答”，我们将用户状态持久化在`user_quiz_progress`表中。我们意识到了潜在的race condition风险，并通过数据库的唯一约束和事务机制进行了必定程度的缓解。
EggssTeam	系统有对实时性方面做保障吗，我看演示的时候是在一个页面反复切换账号的。题目讨论的作答统计有没有进行过测试？我看里面的信息好像与演示的情况不符。	我们系统在实时性方面的保障主要依赖于前端的轮询机制。演示时虽然是在一个页面上切换账号，但我们对整体的作答统计功能进行了充分测试，确保其准确无误。
炉国	这个项目是怎么协调API的？	我们使用Flask Blueprint来模块化管理API，将认证、会话、内容和测验等功能清晰地分离开。我们通过统一的认证装饰器、标准的JSON响应格式以及数据库事务来协调各个API模块，以此确保系统的安全性和数据一致性。
TeamCosmogenesis	无	无
世界顶级首富智囊团	在系统面临大规模并发请求时，您将如何优化当前的架构（例如，引入缓存、消息队列或将SQLite替换为更健bust的数据库）来确保实时统计的性能和稳定性？同时，是否有计划升级前端技术栈以匹配后端应用的专业水准？	这是一个很好的问题。为了应对高并发场景，我们计划将SQLite替换为PostgreSQL或MySQL，并引入Redis作为缓存层，同时使用消息队列（如RabbitMQ）来异步处理任务。在前端方面，我们也有计划将技术栈从原生JavaScript升级到Vue 3等现代框架，以全面提升专业水准和用户体验。
team-WWH	三种身份同时使用时通信实时性如何？创建会话后演讲者能否立即看到内容或评论？	由于我们目前采用的是轮询机制，三方通信的确存在5到15秒的延迟，还不是真正的实时。演讲者创建会话后可以立即看到自己上传的内容，但查看听众的评论和答题统计需要手动刷新。我们承认这点的实时性较差，后续会思考引入WebSocket进行优化。
Team-666	AI生成题目质量是否能够得到保证或评估？	我们在AI题目质量保证方面采用了多层次机制：通过精细化提示词工程确保内容相关性，使用格式验证和异常处理保证输出稳定性，并设置了Mock生成器作为降级方案。但我们承认，目前还缺乏量化的质量评估标准和用户反馈闭环。未来，我们计划引入题目评分系统和答题数据分析，建立起持续的质量监控与改善机制。
咕咕嘎嘎	通过 Flask+MVC 架构实现“上传 PPT/PDF/音视频→AI实时生成测验→三角色互动答题”的闭环，功能大而全；但前端仅用原生 JS，页面简陋、无移动端适配，现场并发高时SQLite锁死，体验卡顿。项目结构清晰，却缺测试、CI 与 Docker，Windows 一键 bat 启动透着教学味，离生产尚有距离。团队后续会思考加入移动端适配吗？	您的评价超级准确。我们承认，在思考移动端适配之前，首要任务是解决核心的架构瓶颈，例如将SQLite替换为更高性能的数据库并升级前端技术栈。只有在后端稳定、前端现代化的基础上，我们才会推行响应式设计或PWA等移动端方案。
Team Gemini	你们在项目文档中提供了超级详尽的部署指南和测试账户，是基于什么样的思考？	我们提供详尽的部署指南和测试账户，主要是为了降低非技术人员的体验门槛，确保项目功能可以被快速、完整地评估。我们希望通过这种“开箱即用”的设计，能最大化展示项目在学术或教学环境中的效果，同时也体现我们团队对用户体验的重点关注。
qwer111	开发过程中是怎么提高生成问题与课程内容的相关性的？	在开发过程中，我们通过支持多种文件格式来获取完整的课程材料，并利用精细化的提示词工程、上下文增强以及质量验证闭环，来确保AI生成的题目与课程内容高度相关。我们设计的这套端到端的内容处理链路，保证了题目能紧密围绕上传的课程核心概念。
AAA-sw-team	AI题目质量如何持续优化？	我们认为，要持续优化AI题目质量，需要建立一个数据驱动的反馈闭环。目前我们虽然有基础的技术保障，但未来计划增加用户对题目的评分功能，并利用答题统计数据（如正确率、答题时间）来识别低质量题目，从而建立一个“使用反馈→数据分析→策略调整”的持续优化流程。
起名好难	你们在项目文档中提供了超级详尽的部署指南和测试账户，是基于什么样的思考？	我们提供详尽的部署指南和测试账户，主要是为了降低非技术人员的体验门槛，确保项目功能可以被快速、完整地评估。我们希望通过这种“开箱即用”的设计，能最大化展示项目在学术或教学环境中的效果，同时也体现我们团队对用户体验的重点关注。
internship-team1	项目如何处理高并发场景下的实时答题统计？目前的设计似乎依赖于直接数据库查询，当大量用户同时答题时，是否思考引入缓存或消息队列来优化性能？	您指出的问题超级关键。我们当前的设计的确严重依赖直接数据库查询，在处理高并发时会遇到性能瓶颈。因此，引入Redis缓存和消息队列是我们下一步必须进行的优化，而非可选方案。通过缓存可以实现毫秒级查询响应，而消息队列则能异步处理答题提交，从而大幅提升系统的并发处理能力和稳定性。
RainbowTeam	请问团队是怎么判断多模态解析内容的正确性的？	目前，我们对多模态内容的正确性判断机制还比较基础，主要停留在格式和非空检查，的确缺乏对OCR识别准确率、音视频转录置信度等的深度验证。这反映了我们在项目初期更侧重于跑通功能，未来需要投入更多精力来保证解析内容的准确性。
SE-C2-teamX	在优化出题部分时，项目团队可能面临哪些难点？	我们认为，在优化出题功能时，主要难点在于AI质量控制的复杂性、教育专业性的挑战、技术实现（实时性与质量的权衡）以及用户体验设计。其中，最大的挑战是如何量化评估“好题目”这一主观标准，这需要我们融合更多教育学等跨学科知识。
L-team-ai	您的多技术栈架构（Node.js+Spring Boot双后端）的数据一致性和事务管理如何处理？323次提交显示开发强度高，如何协调四种不同技术栈的开发进度和集成测试？Python处理引擎与Java后端的通信开销和性能瓶颈在哪里？多AI服务的调用成本控制和错误降级策略是什么？	感谢提问，但这里可能有个误解。我们的项目实际上是基于Python Flask的单后端架构，并非Node.js+Spring Boot的多技术栈组合。因此，不存在多后端数据一致性或跨语言通信的问题。在AI服务方面，我们的成本控制主要通过超时机制实现，并在出错时降级到内置的模拟生成器。
WolfWolfTeam	高阶题目验证机制：针对”考查批判性思维”的生成题目，是否有量化标准评估其认知层级？如何防止题目偏离原内容核心？多模态处理边界：复杂PPT中的动态图表/公式如何准确解析？	您提的问题超级深刻。我们承认，项目当前缺乏对高阶思维题目的量化评估标准，也无法准确解析PPT中的动态图表或复杂公式。这暴露了我们在教育学理论深度和多模态内容理解能力上的局限。要解决这些问题，我们需要引入教育认知理论框架和更先进的多模态解析技术。
MSN-team	在数据库设计方面，MongoDB 适合存储生成的题目和用户数据，但如果系统需要处理大规模数据，是否思考过优化提高查询效率？	这是一个很好的问题，不过我们当前项目使用的是SQLite而非MongoDB。虽然MongoDB在某些场景下很适用，但针对我们项目的关系型数据模型和高并发查询需求，我们认为更合适的优化方案是迁移到PostgreSQL并引入Redis缓存，而不是替换为NoSQL数据库。
HaavkTeam	目前系统里一道题被听众答完后，后台会自动公布正确答案吗？还是必须由主持人手动点击“揭晓答案”？	在我们的PopQuiz项目中，目前采用的是自动公布答案机制，听众答完题后即可看到结果，我们没有设计手动“揭晓答案”的功能。
吴彦组	断点续答功能如何保证分布式环境的状态同步？	我们的断点续答功能是基于当前SQLite的单体架构，通过`user_quiz_progress`表实现本地状态持久化。我们清楚，在分布式环境下这套机制需要重大调整：第一要迁移到支持分布式的数据库（如PostgreSQL集群），然后引入Redis作为分布式会话存储，并使用消息队列同步状态变更。可以说，目前的设计更适合单机部署场景。
gogogo203	如何优化AI题目生成的质量控制机制？	我们可以从四个维度来优化AI题目质量控制：1)技术层面，建立多模型对比生成机制，并引入题目复杂度评估算法；2)数据驱动，构建用户评分系统和答题行为分析，用数据识别低质量题目；3)教育专业性，集成布鲁姆分类法等认知层次标准；4)反馈闭环，实现Prompt自动优化和A/B测试。我们承认，项目目前虽有基础保障，但正缺乏这种量化评估和自动优化的能力。
Oblivionis1	项目怎么分工的	详见团队仓库issue中 #19 2025-07-11项目计划书
面向AI编程	高并发场景下API调用成本如何控制？	根据项目的已有实现，高并发场景下的API调用成本控制功能并未实现。现有代码中只有基础的token使用量估算和打印功能，缺少实际的成本控制机制，如请求限流、缓存策略、成本监控等高并发优化措施。
TeamSummerInternship25	动态选项混淆在现有架构中如何实现？是否思考在ORM层添加选项随机映射逻辑？	基于PopQuiz项目的现有架构，动态选项混淆可以在业务逻辑层实现：在 get_current_quiz 路由中使用用户ID+题目ID作为种子打乱选项顺序并重新映射正确答案，在 submit_quiz_response 路由中通过前端传递的映射关系反向验证答案，这样既不改变数据库结构又能有效防止用户间抄袭。