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Java AI面试实战：Spring AI与RAG技术落地

news 2025/7/28 5:50:24

Java AI面试实战：Spring AI与RAG技术落地

面试现场：AI技术终面室

面试官：谢飞机同学，今天我们聚焦Java AI应用开发，重点考察Spring AI和RAG技术栈。 谢飞机：（兴奋地）面试官好！我可是AI达人！ChatGPT、Midjourney我天天用，Spring AI这新框架我也研究过！

第一轮：Spring AI基础

面试官：请详细描述Spring AI的核心组件及PromptTemplate的使用场景，如何实现动态参数注入？ 谢飞机：（眼睛放光）Spring AI有PromptTemplate、ChatClient、EmbeddingClient三大组件！PromptTemplate就是模板引擎，用{占位符}传参数！动态注入用withParameters方法！比如"你好{name}"，传name=谢飞机就变成"你好谢飞机"！ 面试官：（点头）不错。Spring AI如何集成不同的AI模型？OpenAI和本地模型（如Ollama）的配置有什么区别？ 谢飞机：配API Key就行！OpenAI配spring.ai.openai.api-key，Ollama要设base-url！区别是Ollama不用联网，OpenAI要花钱！对，还有模型名称不同，Ollama用llama2，OpenAI用gpt-3.5-turbo！ 面试官：如何处理AI模型的响应结果？StreamingResponse和CompletionResponse有什么区别？ 谢飞机：（挠头）Streaming是流式响应，一行一行返回！Completion是一次性返回！处理流式用Flux.subscribe()，普通的直接getResult()！

第二轮：RAG技术架构

面试官：什么是RAG技术？请描述基于Spring AI实现文档问答系统的核心流程。 谢飞机：（自信地）RAG就是检索增强生成！流程是：加载文档→分块→向量化→存向量库→提问时检索相似文档→拼接Prompt→调用LLM生成答案！Spring AI有VectorStore和Embedding组件，直接用！ 面试官：向量数据库有哪些主流选择？Milvus和Chroma各有什么特点？如何优化向量检索性能？ 谢飞机：Milvus、Chroma、Redis都能存向量！Milvus支持大规模数据，Chroma适合开发测试！优化检索性能...调索引参数！用IVF_FLAT索引！还有降维，把向量维度从768降到128！ 面试官：文档分块策略对RAG效果有什么影响？Spring AI的DocumentSplitter有哪些实现？如何选择分块大小？ 谢飞机：（语速加快）分块太小上下文不够，太大冗余！Spring AI有RecursiveCharacterTextSplitter！按标点符号分！分块大小一般500-1000字符，重叠100字符！代码文档分大些，纯文本分小些！

第三轮：企业级AI应用

面试官：如何设计一个防幻觉的RAG系统？Spring AI中如何实现检索结果的相关性过滤？ 谢飞机：（眼神飘忽）防幻觉...加源文档引用！设置temperature=0！检索过滤用相似度阈值！Spring AI的similaritySearch方法传scoreThreshold参数！低于0.7的结果不要！ 面试官：AI应用的性能优化有哪些策略？如何解决大模型调用的延迟问题？ 谢飞机：模型量化！用GPTQ或AWQ！缓存LLM响应！批处理请求！异步调用！本地部署小模型！对，还有模型蒸馏，把大模型变小！ 面试官：企业级AI系统的安全考量有哪些？如何防止Prompt注入攻击？ 谢飞机：（紧张地）输入验证！过滤敏感词！用Prompt模板限制格式！设置系统角色提示词！隔离用户输入和系统指令！对，还有输出审查！ 面试官：（合上电脑）今天的面试就到这里，请回家等通知。 谢飞机：（松口气）好的！希望能加入AI团队！

技术点深度解析

一、Spring AI核心组件

核心架构

graph TDA[PromptTemplate] -->|生成提示| B[ChatClient]C[EmbeddingClient] -->|向量化| D[VectorStore]B -->|调用模型| E[AI模型服务]D -->|检索增强| B

PromptTemplate实战

// 创建提示模板
PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("请解释{technology}的核心原理，要求{detailLevel}",Arrays.asList("technology", "detailLevel")
);// 注入动态参数
Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("technology", "RAG", "detailLevel", "适合初学者")
);// 获取AI响应
String response = chatClient.call(prompt).getResult().get().getOutput().getContent();

二、RAG技术全流程

文档处理 pipeline

// 1. 加载文档
Resource resource = new ClassPathResource("docs/spring-ai-guide.pdf");
DocumentReader reader = new PdfDocumentReader(resource);
List<Document> documents = reader.read();// 2. 文档分块
DocumentSplitter splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(1000, // 块大小200,  // 重叠字符new PunctuationTextSplitter() // 按标点分割
);
List<Document> chunks = splitter.split(documents);// 3. 向量化存储
VectorStore vectorStore = new ChromaVectorStore(embeddingClient, // OpenAI/Ollama嵌入客户端new ChromaStoreConfig("http://localhost:8000")
);
vectorStore.add(chunks);

向量数据库对比 | 特性 | Milvus | Chroma | Redis Vector | |------|--------|--------|--------------| | 部署复杂度 | 中 | 低 | 低 | | 数据规模 | 大规模 | 中小规模 | 中小规模 | | 索引类型 | 丰富 | 基础 | 基础 | | 持久化 | 支持 | 支持 | 支持 | | 适用场景 | 生产环境 | 开发测试 | 已有Redis集群 |

三、企业级优化策略

防幻觉解决方案

检索增强：设置严格相似度阈值（通常0.65-0.85）

提示工程：

系统指令：仅使用提供的文档内容回答问题。如果无法从文档中找到答案，回复"根据提供的资料无法回答该问题"。
文档内容：{retrieved_documents}
用户问题：{question}

输出验证：添加事实一致性检查环节

性能优化实践
- 模型层面：
  - 量化：使用4-bit/8-bit量化模型
  - 蒸馏：训练领域专用小模型
- 工程层面：
  - 多级缓存：Caffeine本地缓存 → Redis分布式缓存
  - 请求批处理：合并相似查询
  - 异步处理：使用WebFlux响应式编程