引言

大家好，我是小?。

不知道大家有沒有經(jīng)歷過，比家人逼著相親的苦惱，被七大姑八大姨天天問有沒有對象的無奈。當(dāng)然，希望你永遠(yuǎn)不要經(jīng)歷 （>-<

不過，在今天這個快節(jié)奏的世界里，相信有很多人都有找對象或者說約會的需求。這時候，誰不想要一個聰明的紅娘呢？

“Dating” 應(yīng)用正是為此而生，它將傳統(tǒng)約會方式和 AI 技術(shù)完美結(jié)合，讓你和潛在對象的距離瞬間拉近。本文將帶你一探這款應(yīng)用的神奇之處，看看它如何讓約會變得既高效又有趣。

1. 整體架構(gòu)

Dating 是一款社交類 App，在傳統(tǒng)單一社交上新增了 虛擬 AI，采用 Moment+ AI 對話等動態(tài)方式，讓交友對象可以更快速地熟悉彼此，從而快速實現(xiàn)精準(zhǔn) Match 的目的。

架構(gòu)圖：

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涉及前后端關(guān)鍵組件如下：

客戶端：頁面展示，接口調(diào)用，渲染好看或者有趣的用戶信息

網(wǎng)關(guān)：數(shù)據(jù)接收，根據(jù)用戶不同的位置就近接入代理服務(wù)，比如：你在硅谷和在深圳，網(wǎng)關(guān)側(cè)識別后分別將請求發(fā)到不同的代理服務(wù)上

代理服務(wù)：公共鑒權(quán)，業(yè)務(wù)請求轉(zhuǎn)發(fā)，灰度部署等，在不同地區(qū)部署多個服務(wù)器（如硅谷、深圳）

用戶服務(wù)：管理用戶基本信息，用戶權(quán)益等數(shù)據(jù)

動態(tài)服務(wù)：存儲用戶Moment動態(tài)信息，以及和推薦、Agent交互，是Dating業(yè)務(wù)的核心后臺模塊

會話服務(wù)：管理用戶關(guān)系（好友、粉絲）和用戶對話，和 IM 后臺之間交互

涉及算法模塊如下：

Agent模塊：接收后臺傳入的用戶對話信息，根據(jù)一定的Prompt規(guī)則，請求大模型（LLM）進行AI回復(fù)

用戶畫像：處理用戶所有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和記憶，加工、過濾、篩選，并存入ES（大數(shù)據(jù)處理組件）

推薦模塊：暴露接口給后臺服務(wù)，當(dāng)用戶獲取推薦時，在ES里取出對應(yīng)的用戶列表展示在客戶端頁面上

涉及基礎(chǔ)組件包括：

ASR（語音轉(zhuǎn)文字），TTS（文本轉(zhuǎn)語音），DB（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲），COS文件存儲及 Kafka 數(shù)據(jù)傳輸?shù)?/p>

主要功能包括：用戶登錄、Moment 發(fā)布、獲取推薦用戶、IM 對話，下面基于這些核心功能，我們依次來介紹一下。

2. 用戶登錄

用戶在使用 App 的過程中，創(chuàng)建賬號可以方便用戶對自己創(chuàng)建的資料和信息進行管理。

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Dating 支持用戶采用谷歌、蘋果賬號或者手機號登錄，登錄模塊是公共模塊，主要和 Firebase/Apple 后臺進行交互，做數(shù)據(jù)鑒權(quán)和驗證。

業(yè)務(wù)時序圖如下：

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用戶的業(yè)務(wù)信息主要是用戶服務(wù)進行管理，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲在 MySQL 里面，圖片、視頻類數(shù)據(jù)存在 Cos 對象存儲服務(wù)中。

同時，用戶的個人信息：包括昵稱、年齡、性別、喜好、標(biāo)簽等數(shù)據(jù)上報到用戶畫像進行離線處理，每當(dāng)有用戶注冊完成后，推薦模塊會根據(jù)用戶畫像的數(shù)據(jù)用一定的公式計算用戶之間的匹配度，進行推薦。

3. Moment 發(fā)布

在快節(jié)奏的現(xiàn)代社會中，人們越來越傾向于通過在線約會應(yīng)用程序?qū)ふ野閭H。然而，虛擬世界中的信任建立和真實性驗證是一個挑戰(zhàn)。

Dating 通過引入"Moment"功能，旨在提供一個創(chuàng)新的平臺，利用人工智能技術(shù)引導(dǎo)用戶全面展示自己，并與潛在的伴侶建立真誠的聯(lián)系。

以下是創(chuàng)建 Moment 的步驟：

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moment創(chuàng)建中AI共提問兩輪：

第一輪，AI 根據(jù)用戶相冊上傳/主攝像頭拍攝的圖片/live 動圖+用戶基礎(chǔ)信息進行提問，問題實時展示在視頻上。提問結(jié)束后調(diào)用前置攝像頭，并出現(xiàn)語音交互提示，用戶通過語音回答 AI 的問題。

第二輪，AI 根據(jù)用戶上一輪回答深挖提問，問題實時展示在視頻上。提問結(jié)束后調(diào)用前置攝像頭，用戶繼續(xù)通過語音回答問題。

兩輪回答結(jié)束后，進入 moment 制作環(huán)節(jié)（loading 狀態(tài)），moment 制作完成后向用戶展示。

用戶點擊“post”按鈕進行發(fā)布，若不滿意拍攝效果，可點擊返回按鈕選擇是否刪除當(dāng)前 moment 重新創(chuàng)建。

以下是交互流程（時序圖）：

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用戶選擇圖片進行上傳到 dating，后臺根據(jù)圖片內(nèi)容、用戶信息生成 AI 提問，比如用戶上傳了一張貓咪的照片，AI 可能會用溫柔的語音詢問：“Hi 小?，這只布偶貓咪真可愛，是之前你說的那只奶昔吧，看它在床上睡得真閑適啊！你今天還要繼續(xù)在家擼貓嗎，還是出門和大學(xué)同學(xué)去逛街啊？”

這時我會回答：“是的，奶昔很可愛呢，今天要背著它先打疫苗，然后和鄢哥去約飯”，然后 dating 再根據(jù)我的回答調(diào)整問題，經(jīng)過兩次問答之后，客戶端會上傳這部分的視頻和圖片，以及我和 AI 的問答信息，并將它們經(jīng)過后臺處理后記錄成我的標(biāo)簽，最終放到我的個人畫像里面。

下次我們再上傳 Moment 時，AI 就可能會問：“Hi 上周你和鄢哥去約飯吃了些什么呀？味道如何...”。

由于都是通過語音進行交流，所以這個部分涉及的組件主要有 DB 存儲語言文件路徑，Cos 存儲語音文件，ASR 將用戶語音轉(zhuǎn)為文本輸入，TTS 將大模型的回復(fù)文本轉(zhuǎn)成語音播放給用戶聽。

4. 獲取推薦用戶

當(dāng)用戶創(chuàng)建 Moment 之后，就可以在首頁刷到別的用戶了。

推薦時我們會根據(jù)：用戶距離、相似度（比如年齡、身高、興趣愛好）、活躍度、Moment 豐富程度等來進行推薦，傾向于推薦那些有著優(yōu)質(zhì) Moment 及內(nèi)容完善度高，還有比較活躍的用戶。

同時，會根據(jù)用戶的受歡迎程度來影響被推薦的概率因子。

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用戶刷到別的用戶時，可以在主頁點贊或者對別人的 Moment 進行評論，這時：客戶端會調(diào)用 ASR SDK 方法，將用戶的語音評論轉(zhuǎn)換成文本傳入后臺動態(tài)服務(wù)。

每次點贊或評論都默認(rèn)喜歡對方。當(dāng)對方用戶回復(fù)了點贊或評論后，就會自動成為好友，此時會話服務(wù)會把好友關(guān)注寫入到 IM 系統(tǒng)中（比如騰訊云的 IM 系統(tǒng)，參考 QQ），進行實時會話管理、好友關(guān)系維護等。

5. IM 對話

當(dāng)兩個用戶成為好友以后，就可以在 CHAT 頁進行對話。

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此時，用戶拉取好友列表、發(fā)消息都是直接調(diào)用 IM 管理服務(wù)，如果是真實用戶對話，IM 管理服務(wù)會將會話發(fā)到長連接管理中心，進行消息推送。比如：你在 VX 上給好友發(fā)了一條消息，好友手機 APP 上就會出現(xiàn)通知圖標(biāo)。當(dāng)好友拉取對話列表時，IM 管理服務(wù)會在接口返回兩個用戶的聊天記錄。

同時，當(dāng) IM 管理服務(wù)監(jiān)測到有消息發(fā)送時，會將所有對話通過回調(diào)的方式傳入會話服務(wù)。會話服務(wù)會通過用戶 ID 判斷是與真人對話還是和虛擬人對話，如果是和虛擬人對話則調(diào)用 Agent，通過一系列 Prompt 處理后由 LLM（大模型，如 DeepSeek）生成智能回復(fù)。

6. 一些難點和要點

1）好友關(guān)系存儲復(fù)雜

在所有社交軟件中，IM 關(guān)系都是我們需要考慮的重點。Dating 業(yè)務(wù)中，我們不僅要考慮單向關(guān)注、粉絲，好友，以及成為好友后單向取關(guān)、好友拉黑等情況。

關(guān)系模型轉(zhuǎn)換圖如下：

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為了減少轉(zhuǎn)換的狀態(tài)，我們將拉黑和刪除好友后，直接將關(guān)系置成單向關(guān)注，并在 IM 開始對話前校驗好友關(guān)系，如果發(fā)現(xiàn)對方已經(jīng)拉黑或者刪除，就彈出一個提示（類似 VX 里面的紅色感嘆號），無法進行對話。

同時，為了快速返回好友的關(guān)系，我們在會話服務(wù)存儲關(guān)系狀態(tài)時，不僅需要持久化到 DB 里面，還需要給每個用戶創(chuàng)建三個 Set（分別存儲好友、粉絲和已關(guān)注），這樣拉取好友列表時可以快速返回，減輕數(shù)據(jù)庫負(fù)擔(dān)。

關(guān)于 Redis 和 DB 如何保持一致性，可以看我之前寫的這篇文章：Redis IO多路復(fù)用

2）用戶對話耗時較高

在創(chuàng)建 Moment 時，由于每次需要通過用戶上傳的圖片，其基本信息，用戶記憶等數(shù)據(jù)請求大模型，再生成 Q1 提問，這個串行化的過程比較長且涉及 VQA 流程（即給機器一張圖片和一個開放式的的自然語言問題，要求機器輸出自然語言答案），同時，由于圖片的鏈接放在對象存儲服務(wù)中，每次從 LLM 拉取圖片鏈接時由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，可能會導(dǎo)致用戶上傳圖片后等待回復(fù)需要很久，大概 7~9s。

所以我們通過以下方式來優(yōu)化：

• 圖片直接通過 Base64 從客戶端傳入 LLM，節(jié)省圖片上傳下載耗時；
• Agent 通過記憶、圖片信息提問時合并成一步，減少多次調(diào)用耗時，總結(jié)用戶記憶可以異步進行；
• 流式傳輸，每次 AI 流式返回時，動態(tài)服務(wù)通過標(biāo)點符號判斷一整句話就送入 TTS 生成語音返回給用戶，把整段耗時減少為首句耗時；

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通過以上優(yōu)化，客戶端等待時間從 7~9s 減少到 1~2s 就可以收到 AI 提問。

3）用戶Moment播放卡頓

獲取推薦列表時，由于用戶都是從對象存儲拉取視頻文件進行播放，所以對用戶的網(wǎng)絡(luò)要求比較高。而對于海外 25~30Mbps 網(wǎng)速的用戶來說，拉取一個 15MB 的視頻就得花 5s（15/3MB/s），這是項目上是難以接受的，用戶體驗也很差。

所以我們嘗試加入視頻壓縮、預(yù)加載和自適應(yīng)碼流播放等功能。

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具體流程為：客戶端在 Moment 發(fā)布合成視頻時，將原視頻分片上傳至視頻處理中心（VHS），并通過開啟 QUIC 的方式，讓用戶在弱網(wǎng)環(huán)境下也有著不錯的性能。

然后 VHS 根據(jù)配置的規(guī)則開始轉(zhuǎn)碼，通過異步轉(zhuǎn)碼的方式處理視頻，將用戶的視頻轉(zhuǎn)成 480P、720P、1080P 等格式。

動態(tài)服務(wù)將視頻的鏈接存儲，每次客戶端拉取時，返回視頻鏈接，這時 VHS 可根據(jù)用戶網(wǎng)速的變化自動選擇最適合的碼流，在保證視頻播放盡可能流暢的前提下，選擇最佳清晰度的視頻播放，以此來優(yōu)化用戶體驗。

7. 小結(jié)

由于篇幅有限，很多技術(shù)點和細(xì)節(jié)都是淺嘗輒止，如果讀者感興趣，后面我們可以再出一篇細(xì)節(jié)的技術(shù)或者代碼實現(xiàn)來講解介紹。

感謝大家一路看到這里！還記得我們開頭聊的那些相親煩惱嗎？在這個快節(jié)奏的世界里，Dating 應(yīng)用正是為了解決這些問題而誕生的。

它不僅結(jié)合了傳統(tǒng)約會方式和 AI 技術(shù)，還讓整個過程變得更有趣和高效。無論是智能推薦、自然流暢的對話，還是輕松的互動體驗，這款應(yīng)用都讓你在尋找對象的路上更加從容。

在大模型應(yīng)用化的過程中，Dating 算是一款為現(xiàn)代約會帶來了新思路的 App。希望它能為大家提供一些啟發(fā)，讓你在愛情的路上少些波折，多些樂趣；同時讓我們在 AI+ 的過程中，探索更多可能性，體驗技術(shù)如何在社交關(guān)系中發(fā)揮積極作用。