DashScope ASR 断线后重连（回调与首次 start 一致）

从数据库恢复会话并缓存到 Redis

处理单个字符，保留安全字符，其他替换为下划线

Save dialogue message (user and AI text) to database 保存对话消息（用户和AI文本）到数据库 @param sessionId Session ID (String format) @param userText User's recogniz

保存面试报告

发送分析任务到 Redis Stream @param resumeId 简历ID @param content 简历内容

发送评估任务到 Redis Stream @param sessionId 面试会话ID

发送向量化任务到 Redis Stream @param kbId 知识库ID @param content 文档内容

无会话、append 失败等均可重连 ASR

更新评估状态

批量更新知识库提问计数（使用单条 SQL 批量更新） 每个知识库的 questionCount +1，表示该知识库参与回答的次数 @param knowledgeBaseIds 知识库ID列表

更新问题列表（用于保存答案）

通用文件上传方法

验证文件基本属性（是否为空、文件大小） @param file 上传的文件 @param maxSizeBytes 最大文件大小（字节） @param fileTypeName 文件类型名称（用于错误消息，如"简历"、"知识库"）

分析简历并返回评分和建议 @param resumeText 简历文本内容 @return 分析结果

基于单个知识库回答用户问题 @param knowledgeBaseId 知识库ID @param question 用户问题 @return AI回答

构建答案详情列表（包含所有题目） 对于用户已回答的题目使用答案数据，对于未回答的题目构建空答案

从 JD 解析结果构建自定义 SkillDTO。 遍历 customCategories，尝试在 categoryRefIndex 中匹配参考文件。

评估阶段参考基线：不限制题量分配，覆盖该 skill 下所有配置了 reference 的分类。

首字母大写

提前交卷