SpringAI应用开发面试剧本与技术知识全解析：RAG、向量数据库、多租户与企业落地场景
SpringAI应用开发面试剧本与技术知识全解析：RAG、向量数据库、多租户与企业落地场景
一、面试对话剧本
第一轮：基础概念与核心技术
面试官：小C，Spring AI 是什么？它的核心组件有哪些？和 LangChain、OpenAI API 有什么区别？
小C：嗯，我理解是 Spring AI 是 Spring 生态下专门做 AI 应用开发的框架，核心有 PromptTemplate、ModelRunner、VectorStore 等，和 LangChain 比更企业级，和 OpenAI API 比有更强的 Spring 管理和扩展。
面试官：你说得对，但还可以补充下它的统一抽象和组件化优势。Spring AI 是如何简化大模型集成过程的？
小C：主要用配置和依赖注入，像模型 API Key、参数都能用配置中心管理，ModelRunner、PromptTemplate 注入很方便，省去了很多底层对接。
面试官：那什么是 Prompt Template？在 Spring AI 里怎么用？
小C：Prompt Template 就是提示词模板，Spring AI 里可以用类或配置定义模板，变量参数分离，提升可维护性。
第二轮：系统架构与工程实现
面试官：如果要做多租户 AI 服务平台，Spring AI 如何支持多租户模型配置和管理？
小C：可以用 Spring Profile 或配置中心区分租户的模型和 API Key，服务层用工厂模式动态选择模型。
面试官：对，不过还要注意租户鉴权、数据隔离，可以用 Spring Security 实现。
面试官：Spring AI 支持流式推理吗？怎么用 WebFlux 实现流式返回？
小C：支持 Streaming Response，可以用 WebFlux 的 Flux 把结果实时推送到前端。
面试官：不错，这在智能客服场景很关键。
第三轮：业务落地与应用场景
面试官：假如做智能客服系统，怎么设计架构，处理多租户模型需求？
小C：前端发问，后端 Spring AI 根据租户选模型，向量数据库做知识检索，RAG 增强回答，Streaming 结果返回。多租户用 Spring Security 隔离。
面试官：金融风控场景，怎么保证模型输出可解释性和合规性？
小C：推理过程和 Prompt 参数都记录，结果加解释说明，敏感数据用 Spring Security 做保护。
面试官：嗯，这个点很重要。今天就到这里，回去等通知。
二、详细答案解析
1. 标准答案与概念解析
- Spring AI：Spring 生态下的 AI 应用开发框架，核心组件有 PromptTemplate、ModelRunner、VectorStore。
- RAG：检索增强生成流程，结合向量数据库检索和大模型生成。
- Prompt Template：模板化提示，提升准确性和可维护性。
- 流式推理：用 WebFlux 实现模型输出实时推送。
- 多租户：参数和模型配置分租户管理，数据隔离。
2. 业务场景分析
- 智能客服：知识库检索+大模型生成，支持多租户和流式响应。
- 金融风控：推理过程可解释，参数可追溯，安全合规。
- 企业知识库：结合 RAG 和向量数据库，提升文档问答准确率。
3. 技术实现要点
- 向量数据库集成需用 VectorStore 接口，挑战有索引同步和一致性。
- 多租户架构结合 Spring Profile、配置中心和 Security。
- 流式推理需 WebFlux，前后端响应式协议。
- Prompt 优化建议：领域词汇丰富、上下文增强、参数可扩展。
4. 最佳实践建议
- 模板参数要规范，防止出错。
- 多租户关注隔离和密钥管理。
- 向量数据库重视性能和成本。
- Prompt 设计贴合业务实际。