Java大厂面试真题：Spring Boot+微服务+AI智能客服三轮技术拷问实录（四）

Java大厂面试真题：Spring Boot+微服务+AI智能客服三轮技术拷问实录

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请进。

战五渣（紧张地搓手）：您好！我是来面试Java开发岗的，三年经验，主攻Spring Boot……

面试官：嗯。我们今天会围绕一个实际业务场景展开——你负责设计一个基于AIGC的企业级智能客服系统，支持高并发、多租户、知识库问答和工具调用。准备好了吗？

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🟢 第一轮：基础构建与Web框架（简单但关键）

Q1：为什么选择Spring Boot而不是传统Jakarta EE来搭建这个智能客服后端？

战五渣：因为Spring Boot启动快、配置少，内置Tomcat，还能自动装配Bean！而且社区强，资料多！

面试官（点头）：不错。那如果我要实现RESTful API接口供前端调用，你会用哪个模块？

战五渣：当然是spring-webmvc啦，配合@RestController注解，轻松写接口！

面试官：很好。那Swagger怎么集成进来生成API文档？

战五渣：加个springfox-swagger2依赖，再启用@EnableSwagger2就行！哦不对……现在是springdoc-openapi-ui了，直接引入就自动生效！

面试官：纠正得很及时，加分项。继续。

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🟡 第二轮：数据层 + 安全 + 微服务（中等难度，考验深度）

Q4：用户登录如何保障安全？JWT和OAuth2有什么区别？

战五渣：呃……JWT就是把用户信息加密成token，每次带着请求头传过来；OAuth2是授权协议，比如用微信登录……

面试官：那它们能一起用吗？

战五渣：当然可以！OAuth2发JWT……啊不，OAuth2可以用JWT作为令牌格式！

面试官：还行。那权限控制呢？

战五渣：用Spring Security！配个SecurityFilterChain，写点.antMatchers("/admin/**").hasRole("ADMIN")……

面试官：如果是分布式微服务架构呢？

战五渣：嗯……每个服务都加Security？或者统一网关处理？Zuul或Gateway上做认证？

面试官（微微颔首）：方向正确。下一个问题：对话历史要存下来，用MySQL还是Redis？

战五渣：查得少就MySQL，查得多就Redis！

面试官：如果每秒有10万条会话记录写入？

战五渣：那……先写Kafka缓冲一下，再异步入库！

面试官：不错。那缓存击穿怎么办？

战五渣：加互斥锁？或者设随机过期时间？

面试官：还可以用什么本地缓存防止穿透？

战五渣：Caffeine？听说过，但没用过……

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🔴 第三轮：AI融合 + 高阶系统设计（挑战极限）

Q8：现在要求智能客服能读企业PDF手册并回答问题，怎么实现？

战五渣：嗯……先把PDF转文本，然后让AI读？

面试官：具体流程？

战五渣：用Apache POI解析PDF？然后喂给大模型？

面试官：如果文档很大呢？

战五渣：分段？切块？

面试官：专业术语叫什么？

战五渣：分片？分词？……分块？

面试官：叫文档切片（Chunking）。然后呢？

战五渣：扔进数据库？

面试官：哪种？

战五渣：MongoDB？

面试官：我们要做语义搜索，怎么办？

战五渣：关键词匹配？LIKE查询？

面试官：我说的是“语义”！比如用户问“怎么退货”，文档里写的是“订单撤销流程”。

战五渣：这……要用AI理解意思？

面试官：对。怎么做？

战五渣：把文字变向量？存到……向量数据库？

面试官：很好。说几个名字。

战五渣：Milvus？Redis也能存向量？还有Chroma……

面试官：不错。那Embedding模型用哪个？

战五渣：OpenAI的text-embedding-ada-002？国产的也有……但我忘了……

面试官：最后一个问题：如何避免AI胡说八道（幻觉）？

战五渣：让它只从知识库里找答案？不准瞎编！

面试官：技术手段？

战五渣：嗯……检索增强生成？RAG？先搜再答！

面试官：如果需要调用外部工具，比如查订单状态，怎么办？

战五渣：让AI输出一个函数调用指令？像JSON那样？然后后台执行？

面试官：接近了，叫Tool Calling或Function Calling。Agentic RAG了解一下。

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面试官（合上笔记本）：今天的面试到此为止。你回家等通知吧。

战五渣（松了一口气）：谢谢！我回去一定好好学Caffeine和RAG……

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✅ 参考答案详解（小白也能看懂）

场景背景：企业级AI智能客服系统

这是一个典型的AIGC+微服务+高并发综合场景，涉及以下核心需求：

• 用户通过Web/APP发起咨询
• 系统需支持自然语言理解、知识库问答、工具调用
• 支持多租户、权限隔离、高可用部署

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Q1-Q3：为何选Spring Boot？

✅ 优势对比：

对比项	Spring Boot	Jakarta EE
启动速度	快（内嵌容器）	慢（需部署到WebLogic/Tomcat）
配置方式	注解驱动、YAML简洁	XML为主，繁琐
生态支持	强（Spring Cloud全家桶）	较弱

📌 推荐组合：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>org.springdoc</groupId><artifactId>springdoc-openapi-ui</artifactId><version>1.7.0</version>
</dependency>

👉 访问 /swagger-ui.html 即可查看API文档。

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Q4-Q7：安全与数据架构设计

🔐 JWT vs OAuth2：

• JWT：是一种令牌格式，自包含用户信息（如userId、role），无需查库验证。
• OAuth2：是一种授权框架，定义四种模式（授权码、密码、客户端凭证、刷新令牌）。
  ✅ 实际使用：OAuth2协议 + JWT格式令牌，既标准又高效。

🛡️ Spring Security 分布式方案：

• 在API Gateway（如Spring Cloud Gateway）统一认证
• 使用@EnableWebFluxSecurity支持响应式编程
• 结合Redis存储OAuth2 token状态

💾 会话历史存储策略：

• 实时性要求高 → 写入Kafka → 消费者异步落库（MySQL）
• 查询频繁 → Redis缓存最近会话（TTL=7天）
• 缓存穿透防护 → 布隆过滤器 + 空值缓存
• 热点数据 → Caffeine本地缓存（减少Redis压力）

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Q8-Q10：AI智能客服核心技术栈

🧠 RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程：

1. 文档加载：使用LangChain4j或Unstructured.io解析PDF/Word
2. 文本切片（Chunking）：按段落或固定长度（如512 token）分割
3. 向量化：调用Embedding模型（如BAAI/bge-small-en-v1.5）生成向量
4. 存入向量数据库：Redis（启用RedisSearch模块）、Milvus、Chroma
5. 语义检索：用户提问 → 向量化 → 相似度搜索（余弦相似度）→ 返回Top-K结果
6. 生成回答：将检索结果拼接提示词（Prompt）送入LLM生成最终回复

🚫 防止AI幻觉：

• 所有回答必须基于检索到的知识片段
• 设置置信度阈值，低于则返回“暂未找到相关信息”
• 加入引用标注：“根据《用户手册V2.3》第5页…”

🔧 Tool Calling 示例：

{"tool_calls": [{"type": "function","function": {"name": "queryOrderStatus","arguments": {"orderId": "20240514001"}}}]
}

后台解析后调用对应服务，返回结果再交给AI总结。

🚀 Agentic RAG：AI不仅是问答机器人，而是能自主决策、调用工具、完成复杂任务的“智能代理”，例如：

用户问：“我上周买的手机还没发货，能帮我查一下吗？”
→ AI自动执行：

1. 调用getUserOrders()获取订单
2. 调用getLogisticsInfo()查物流
3. 若异常，则触发createServiceTicket()提交工单
4. 最终回复用户全流程进展

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总结：大厂面试考察维度

维度	考察点
基础能力	Spring Boot、REST、数据库操作
架构思维	微服务拆分、缓存策略、消息队列
安全意识	JWT/OAuth2、权限控制
新技术敏感度	RAG、向量数据库、AI工程化
系统设计能力	高并发、容错、扩展性

📌 学习建议：

• 掌握Spring生态核心组件
• 动手搭建一个RAG Demo（可用Ollama + Chroma + Spring AI）
• 理解AI不是魔法，而是工程系统的集成产物

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💬 结尾彩蛋：
面试官走出会议室，对HR说：“这人虽然水，但反应快，知道RAG和向量数据库，不如招来做AI试点项目……”