智慧农业AI系统开发：Spring AI+RAG+测试框架实战面试

本文通过一场生动的Java面试对话，深入探讨了Spring AI、RAG技术、智能代理和测试框架在智慧农业场景中的应用。包含详细的技术解析、代码示例和最佳实践，适合AI系统开发者和测试工程师学习参考。

日拱一卒

309人浏览 · 2025-09-21 12:02:56

日拱一卒 · 2025-09-21 12:02:56 发布

智慧农业AI系统开发：Spring AI+RAG+测试框架实战面试

📋 面试背景

某互联网大厂智慧农业事业部正在招聘Java开发工程师，要求具备AI系统开发和测试框架实战经验。面试聚焦Spring AI、RAG技术、智能代理以及自动化测试框架在智慧农业场景中的应用。

🎭 面试实录

第一轮：基础概念考查

面试官：小润龙，你好。首先请你介绍一下Spring AI的基本架构和核心组件。

小润龙：Spring AI啊，这个我知道！它就像是给Spring框架装上了AI大脑，可以让我们的应用变得聪明起来。主要包含Chat Model、Vector Store、Tools这些组件...（声音逐渐变小）

面试官：具体说说Tools组件的作用和使用方式？

小润龙：Tools就是让AI能够调用外部工具的能力，比如可以通过@Tool注解来定义工具方法，AI就能调用这些方法来执行具体任务。

面试官：很好。那么在智慧农业场景中，RAG技术能解决什么问题？

小润龙：RAG就是检索增强生成，可以让AI在回答农业问题时先检索相关的农业知识库，这样回答就更准确。比如农民问"水稻病虫害防治"，AI会先查资料再回答。

第二轮：实际应用场景

面试官：现在设计一个智慧农业知识问答系统，你会如何结合Spring AI和RAG来实现？

小润龙：我会用Spring AI的Vector Store来存储农业知识文档，然后用RAG模式，当用户提问时先进行语义检索，找到相关文档后再让AI生成回答。

面试官：具体到代码层面，如何实现一个农业知识检索工具？

小润龙：这个...大概就是用@Tool注解定义一个检索方法，传入问题文本，返回相关文档片段？

面试官：需要考虑向量化模型的选择吗？为什么？

小润龙：需要！不同的向量化模型对农业专业术语的理解能力不同，要选择适合农业领域的模型。

第三轮：性能优化与架构设计

面试官：如果智慧农业系统要处理大量实时传感器数据并进行AI决策，测试策略应该如何设计？

小润龙：啊这...可以用JUnit写单元测试，Mockito模拟传感器数据，Selenium做端到端测试？

面试官：如何测试AI决策的准确性和性能？

小润龙：可以设计测试用例，用不同的传感器数据输入，验证AI决策是否正确，还要测试响应时间...

面试官：考虑过向量数据库的性能优化吗？比如Redis向量数据库的索引策略？

小润龙：（擦汗）索引很重要...可以用HNSW算法加速检索？

面试结果

面试官：小润龙，你有一定的技术基础，但对AI系统和测试框架的深度理解还有待加强。建议在实际项目中多积累Spring AI和RAG的实战经验。

📚 技术知识点详解

Spring AI架构详解

Spring AI提供了统一的AI应用开发框架，核心组件包括：

Chat Models: 支持多种AI模型（OpenAI、Gemini等）
Vector Stores: 向量数据库集成（Redis、Weaviate等）
Tools Framework: AI工具调用机制
Prompt Engineering: 提示词管理和优化

// Spring AI工具定义示例
@Tool(description = "农业知识检索工具")
public List<String> searchAgriculturalKnowledge(
    @ToolParam(description = "查询关键词") String query) {
    
    // 实现向量化检索逻辑
    return vectorStore.similaritySearch(query);
}

RAG在农业知识问答中的应用

RAG（检索增强生成）技术在智慧农业中的典型应用流程：

文档预处理: 将农业知识文档向量化存储
查询处理: 用户问题向量化
语义检索: 在向量数据库中查找相似文档
上下文增强: 将检索结果作为AI生成的上下文
答案生成: AI基于上下文生成准确回答

// RAG农业问答实现
public String agriculturalQASystem(String question) {
    // 1. 问题向量化
    Embedding questionEmbedding = embeddingModel.embed(question);
    
    // 2. 语义检索
    List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(
        questionEmbedding, 5); // 返回最相关的5个文档
    
    // 3. 构建增强提示
    String context = buildContextFromDocs(relevantDocs);
    String enhancedPrompt = "基于以下农业知识：" + context + "\n问题：" + question;
    
    // 4. AI生成回答
    return chatModel.call(new Prompt(enhancedPrompt)).getResult().getOutput().getContent();
}

Agent智能决策系统设计

在智慧农业中，Agent可以用于智能灌溉决策：

@Component
public class IrrigationAgent {
    
    @Autowired
    private SensorDataService sensorDataService;
    
    @Autowired
    private WeatherService weatherService;
    
    @Tool(description = "智能灌溉决策")
    public IrrigationDecision makeIrrigationDecision(
        @ToolParam(description = "农田ID") String fieldId) {
        
        // 获取传感器数据
        SensorData data = sensorDataService.getLatestData(fieldId);
        
        // 获取天气预报
        WeatherForecast forecast = weatherService.getForecast(fieldId);
        
        // AI决策逻辑
        return analyzeIrrigationNeed(data, forecast);
    }
}

JUnit 5与Mockito测试最佳实践

针对AI农业系统的测试策略：

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class AgriculturalAITest {
    
    @Mock
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Mock
    private ChatModel chatModel;
    
    @InjectMocks
    private AgriculturalService agriculturalService;
    
    @Test
    void testCropDiseaseIdentification() {
        // 模拟向量检索结果
        when(vectorStore.similaritySearch(any())).thenReturn(
            List.of(new Document("水稻纹枯病防治方法..."))
        );
        
        // 模拟AI回答
        when(chatModel.call(any())).thenReturn(
            new ChatResponse(new Generation("建议使用井冈霉素防治"))
        );
        
        String result = agriculturalService.askQuestion("水稻叶子发黄怎么办？");
        
        assertThat(result).contains("井冈霉素");
    }
}

Selenium自动化测试框架

智慧农业Web应用的端到端测试：

public class AgriculturalWebTest {
    
    @Test
    void testRealTimeMonitoringDashboard() {
        WebDriver driver = new ChromeDriver();
        
        try {
            driver.get("https://agriculture.example.com/monitoring");
            
            // 验证传感器数据展示
            WebElement temperature = driver.findElement(By.id("temperature-value"));
            assertThat(temperature.getText()).matches("\\d+°C");
            
            // 测试AI建议功能
            driver.findElement(By.id("ask-ai-btn")).click();
            WebElement aiResponse = driver.findElement(By.id("ai-response"));
            assertThat(aiResponse.getText()).isNotBlank();
            
        } finally {
            driver.quit();
        }
    }
}

Redis向量数据库优化

在农业知识库中使用Redis向量数据库的优化策略：

索引优化: 使用HNSW算法加速相似性搜索
内存管理: 合理配置Redis内存策略
数据分区: 按作物类型分区存储向量数据
缓存策略: 高频查询结果缓存

# application.yml 配置
spring:
  ai:
    vectorstore:
      redis:
        index-name: agricultural-knowledge
        algorithm: HNSW
        distance-metric: COSINE
        dimensions: 768