SpringAI应用开发面试实录：核心技术、架构实现与业务场景解读

一、基础概念与核心技术

**面试官（O）：**Spring AI 是什么？核心组件有哪些？和 LangChain、OpenAI API 有什么区别？

**小C（C）：**嗯，我理解是 Spring AI 是面向 Java 生态的 AI 应用开发框架，主要组件包括 PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG 等。和 LangChain 比较，Spring AI 更适合 Spring Boot 微服务平台，OpenAI API 是底层接口，而 Spring AI 更多是上层封装和自动化。可能我的理解还不够完整。

**O：**嗯，你这个点说得对，但是还不够全面。Spring AI 如何简化与大模型的集成？

**C：**它通过 starter 和自动装配，开发者只需配置模型和 Prompt，底层 HTTP 通信和鉴权都由框架自动处理。

**O：**Prompt Template 在 Spring AI 里怎么用？

**C：**Prompt Template 是参数化的提示模板，可以通过注解或 API 自动填参，提升复用性和准确性，对，这个我之前踩过坑。

**O：**RAG 的流程是什么？Spring AI 里如何实现？

**C：**RAG 就是检索增强生成，先用向量数据库检索相关内容，再把结果拼进 Prompt 交给大模型生成答案。Spring AI 结合 VectorStore 组件和 PromptTemplate 实现。

**O：**Spring AI 支持流式输出吗？怎么集成外部模型 API？

**C：**支持流式推理，比如 OpenAI 可以返回 Streaming Response，Spring AI 用 WebFlux 实现流式推送。

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知识点解析

• Spring AI 核心组件：PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG。
• Prompt Template：参数化模板，提升复用和准确率。
• RAG 流程：检索+生成，结合向量数据库。
• 集成方式：starter、自动配置、流式推理。

业务场景：企业知识库、智能客服。 技术要点：YAML 配置、自动装配、WebFlux 流式响应。 最佳实践：Prompt 模板规范化、兼容 Spring 生态。

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二、系统架构与工程实现

**O：**假设我们做一个多租户 AI 服务平台，Spring AI 如何支持多租户模型配置？

**C：**可以用多租户配置，每个租户分配独立 ModelConfig，Spring Boot 里用 TenantContext 动态切换。可能我的理解还不够完整。

**O：**推理优化和高并发怎么做？

**C：**可以用模型量化、KV Cache 提高推理速度。批量请求用异步、线程池，Spring AI 支持 Reactive 编程。

**O：**流式推理和前端集成？

**C：**Spring AI 支持流式推理，结合 WebFlux 能推送结果到前端，比如 SSE 或 WebSocket。

**O：**实时展示 AI 回复需要什么组件？

**C：**WebFlux 控制器、Reactive 返回类型，前端用 EventSource 或 WebSocket 订阅。

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知识点解析

• 多租户支持：TenantContext、配置中心。
• 推理优化：量化、KV 缓存、批处理、异步。
• 流式推理与 Web 集成：WebFlux、SSE/WebSocket。

业务场景：多租户 AI 服务、文档问答。 技术要点：WebFlux、线程池、配置中心。 最佳实践：异步批处理、流式推理提升体验。

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三、业务落地与应用场景

**O：**假设我们做智能客服，Spring AI 如何实现多租户和低延迟？

**C：**每个租户配置独立模型和 Prompt，用缓存减少重复推理，流式推理提升响应速度，高峰期限流降级。

**O：**金融风控如何保证可解释性和合规？安全性怎么做？

**C：**Prompt 加解释性输出，链路追踪，Spring Security 权限管控和数据脱敏。

**O：**企业知识库问答如何避免 AI 幻觉？

**C：**用 RAG 方式优先检索知识库，只引用真实内容，Prompt 加来源说明。

**O：**Spring AI 与 LangChain、LlamaIndex 如何选型？

**C：**Spring AI 适合 Java/企业集成，LangChain 偏 Python，LlamaIndex适合知识检索。看团队技术栈和需求。

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知识点解析

• 智能客服：多租户 Prompt 配置、缓存、流式推理、限流。
• 金融风控：Prompt 解释性、Trace 链路、Spring Security 合规。
• 企业知识库：RAG 检索+知识溯源。
• 技术选型：Spring AI 适合 Java 团队，LangChain 适合 Python。

业务应用：客服、风控、知识库。 技术要点：Prompt 设计、缓存、权限管控。 最佳实践：Prompt 解释性、RAG 检索、技术选型合理。

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面试收尾

**O：**今天就到这里，回去等通知。

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总结

本文以互联网大厂SpringAI应用开发面试场景，系统梳理了SpringAI核心技术、工程实现与典型业务落地，分步解析技术原理、架构要点与最佳实践，帮助Java开发者快速掌握SpringAI与大模型集成全流程。