Java面试实录：加密货币交易系统中的大数据与AI应用（Flink、Cassandra、RAG、Agent）
本文通过一场模拟的互联网大厂Java面试，探讨了在加密货币交易系统中，如何应用Apache Flink进行实时数据处理，Cassandra存储海量交易数据，以及基于RAG和Agent技术构建智能客服和交易策略系统。文章通过面试官与“小润龙”的对话，深入浅出地讲解了大数据处理和AI技术的实战应用，并提供了详细的技术知识点解析，适合Java开发者学习和提升。
Java面试实录：加密货币交易系统中的大数据与AI应用（Flink、Cassandra、RAG、Agent）
📋 面试背景
在瞬息万变的加密货币交易市场，数据处理的实时性与准确性至关重要。本次模拟面试设定在一家顶尖互联网大厂，招聘Java开发工程师，要求候选人不仅精通Java后端技术，更对大数据处理和人工智能应用有深入理解。面试官是技术专家，而候选人“小润龙”虽然有些搞笑和紧张，但仍努力展现自己的技术功底。
🎭 面试实录
第一轮：基础概念考查
面试官：小润龙你好，欢迎参加面试。我们直入正题。在加密货币交易场景中，您认为实时获取和处理交易数据至关重要。请谈谈您对Apache Flink的理解，以及它在这种场景下能发挥什么作用？
小润龙：面试官您好！Flink啊，嗯，我了解！Flink它就像一个超快的“数据快递员”！它可以实时处理数据流，就是数据一过来，它就能立刻处理掉，不像Hadoop那样还得等一大堆数据才能批量处理。在加密货币交易里，价格波动很快，如果用Flink，我们就能几乎实时地知道现在哪些币涨了跌了，就能更快地做出交易决策。比如，用户下了一个限价单，Flink可以实时监控市场价格，一达到条件就立刻撮合交易。
面试官：嗯，比喻有趣。那Flink在保证数据一致性和容错性方面有哪些机制？在处理金融交易数据时，这些特性有多重要？
小润龙：数据一致性和容错性…嗯，Flink它有检查点（Checkpoint）机制，就像游戏存档一样，定期把处理状态保存起来。如果程序挂了，可以从最近的存档点恢复，数据就不会丢。这在金融交易里特别重要，毕竟每一笔交易都是真金白银啊！要是数据处理错了或者丢了，那可就出大问题了，用户会哭的！
面试官：很好。现在我们谈谈数据存储。面对海量的历史交易数据、用户资产快照等，您会如何选择数据库？为什么不选择传统的关系型数据库，而考虑像Apache Cassandra这样的NoSQL数据库？
小润龙：Cassandra！这个我知道，它是一个NoSQL数据库，特点就是“海量存储，随便扩容”！传统的MySQL这些关系型数据库，数据量大了，扩展起来特别麻烦，而且写性能可能会下降。加密货币交易数据是爆炸式增长的，历史交易记录多到吓人。Cassandra天生就是为分布式、高并发写入和海量数据设计的。它没有单点故障，数据冗余复制，所以特别可靠，不怕宕机。就像一个巨大的分布式账本，记录了所有交易。
第二轮：实际应用场景
面试官：小润龙，假设我们需要为用户提供一个智能客服系统，能够解答关于加密货币交易的常见问题，并且还能根据用户的历史行为提供个性化建议。您会如何考虑引入AI技术，比如RAG（检索增强生成）和Agent（智能代理）？
小润龙：AI智能客服！这个酷！RAG和Agent，这两个… RAG就像一个“超级图书馆管理员”，当用户问问题时，它不是凭空回答，而是先去我们的“知识库”（比如交易FAQ、项目白皮书、市场分析报告）里找最相关的资料，然后再结合这些资料生成答案。这样就能避免AI“胡说八道”（幻觉）的问题，答案更准确。比如用户问“BTC最近怎么样”，RAG就去数据库里找BTC的历史数据和分析报告来回答。
面试官：那Agent呢？它在智能客服或交易策略中能扮演什么角色？
小润龙：Agent就像一个“超级助理”，它不仅仅是回答问题，它还能“思考”和“行动”！比如，用户问“帮我分析一下以太坊未来的走势”，Agent就可以分解任务：第一步，调用一个工具去获取以太坊的实时价格和历史K线数据；第二步，调用另一个工具分析这些数据，比如用技术指标模型；第三步，结合分析结果给用户一个建议。如果它发现用户余额不足，它甚至可以提示用户充值。在交易策略上，Agent可以根据预设策略自动执行买卖操作，简直就是个不知疲倦的机器人交易员！
面试官：很好。RAG系统需要强大的语义检索能力。您会选择哪种技术来存储和检索这些知识库中的文本信息，以支持高效的语义匹配？比如，用户问“什么是Defi借贷”，如何快速找到相关的文档？
小润龙：语义检索…嗯，我们会用向量数据库！把我们知识库里的文本，比如FAQ、文档，都通过Embedding模型（比如OpenAI或者Ollama的模型）转换成一个个“向量”，就是一串数字。这些向量代表了文本的“意思”。然后把这些向量存到向量数据库里，比如Milvus或者Chroma。当用户提问时，我们也把问题转换成向量，然后去向量数据库里找和问题向量“最相似”的文档向量。这样就能找到意思最接近的文档，比关键词匹配智能多了！
第三轮：性能优化与架构设计
面试官：小润龙，在加密货币高频交易场景下，Flink处理实时订单流，Cassandra存储海量交易数据，RAG和Agent提供智能服务。请您从整体架构角度，考虑这些组件如何协同工作，并讨论潜在的性能瓶颈和优化方向。
小润龙：这是一个大系统啊！首先，Flink处理实时订单流，它会是数据进入系统的“第一道关卡”，负责清洗、聚合、风险控制等。处理完的数据，一部分可能直接喂给Cassandra进行持久化存储，作为历史交易记录；另一部分重要的实时数据，比如价格异动、大额交易，可能会发送给AI的Agent模块，作为Agent决策的输入。
至于RAG，它的知识库数据可能大部分来自静态文档，但也会定期从Cassandra中抽取历史数据，经过处理后更新到向量数据库里，这样RAG就能回答最新的市场动态。
性能瓶颈嘛…
- Flink的吞吐量：如果交易量暴增，Flink可能会跟不上。优化方向可以是增加并行度、优化State Backend（比如使用RocksDB）、调整Watermark策略。
- Cassandra的写入性能：海量交易写入，如果集群设计不合理，可能会有写热点。优化方向是良好的数据模型设计（特别是分区键），避免热点，增加节点。
- Embedding模型和向量数据库的查询延迟：将文本转换为向量和向量查询都需要时间。优化方向是选择高性能的Embedding模型，对向量数据库进行索引优化、水平扩容。
- Agent的决策延迟：Agent调用多个工具链，每次调用都是网络请求，可能会有累积延迟。优化方向是优化工具调用逻辑，并行化可并行任务，或者预计算部分复杂决策。
面试官：提到了Agent的工具调用，如果我们要为Agent集成多种外部服务，例如获取实时行情、调用交易API、发送通知等，如何设计一个可扩展且标准化的“工具执行框架”？
小润龙：工具执行框架…这个嘛，我们可以设计一个统一的“工具接口”或“工具协议”。每个外部服务，比如“获取实时行情”或者“执行买入”，都封装成一个符合这个接口的“工具”。Agent在需要的时候，就通过这个统一接口去调用这些工具。这样，新增一个工具，只需要实现这个接口就行，Agent不需要知道内部细节，就像插拔U盘一样方便。我们可以用Spring AI来帮助我们构建Agent，它里面就提供了很多工具调用的抽象和支持，非常方便。
面试官：最后一个问题，AI技术在金融领域，特别是加密货币交易中，一个常见的问题是“AI幻觉”（Hallucination）。您在设计RAG或Agent系统时，会采取哪些措施来最大程度地规避幻觉问题，确保提供给用户的信息是准确和可靠的？
小润龙：AI幻觉！这个太重要了，在金融领域幻觉就意味着损失！
- RAG的精度和召回率：首先要确保RAG检索到的知识是高度相关的，并且知识库本身是准确且权威的。我们会定期更新和审核知识库。
- 严格的Prompt工程：给AI的提示词要非常清晰，明确告知它只能根据提供的上下文回答，不能编造。可以加入“如果你不知道答案，就说你不知道”的指令。
- 答案的交叉验证：对于一些关键性问题，可以设计Agent在生成答案后，再调用另一个工具或查询另一个数据源进行验证。
- 引入人类审核：在初期或者对于高风险的决策，可以让人类专家进行介入审核，尤其是在涉及交易指令的Agent。
- 设置安全阈值和回退机制：如果AI对自己的回答置信度不高，或者遇到不确定性高的问题，可以回退到人工客服，或者只提供预设的安全答案。
面试结果
面试官：小润龙，感谢你今天的面试。你对基础概念的理解尚可，但在实际应用和架构设计方面展现了一定的思考。虽然有些地方的表达比较…生动，但能看出你在努力尝试。我们会综合评估，后续通知你结果。请回去等通知吧。
小润龙：谢谢面试官！我一定努力学习！希望有机会为公司效力！
📚 技术知识点详解
Flink：加密货币实时数据处理的核心引擎
1. Flink简介与核心特性
Apache Flink是一个开源的流处理框架，专注于有界和无界数据流的统一处理。它以其低延迟、高吞吐、精确一次（Exactly-Once）语义以及强大的容错能力，成为实时数据处理领域的佼佼者。在加密货币交易中，面对毫秒级的价格波动和海量交易订单，Flink能提供近乎实时的处理能力，是构建实时交易监控、风险控制、数据分析等系统的理想选择。
核心特性：
- 流批一体：统一的API处理有界流和无界流。
- 高吞吐与低延迟：通过内存计算和流式传输，实现高效的数据处理。
- 精确一次语义：在分布式故障下也能保证数据只被处理一次，对金融交易至关重要。
- 容错性：通过Checkpoints和Savepoints机制，保证程序在故障后能从上次状态恢复，不丢失数据。
- 状态管理：内置强大的状态管理能力，支持Keyed State和Operator State。
2. Flink在加密货币交易中的应用示例
场景：实时计算交易对的最新价格、成交量。
假设我们有一个实时流入的交易数据流 TransactionStream<Trade>，其中 Trade 对象包含 tradeId、symbol (交易对, e.g., "BTC/USDT")、price、amount、timestamp。
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
import org.apache.flink.util.Collector;
// 假设的交易数据类
public class Trade {
public String tradeId;
public String symbol;
public double price;
public double amount;
public long timestamp;
public Trade() {}
public Trade(String tradeId, String symbol, double price, double amount, long timestamp) {
this.tradeId = tradeId;
this.symbol = symbol;
this.price = price;
this.amount = amount;
this.timestamp = timestamp;
}
@Override
public String toString() {
return "Trade{" +
"symbol='" + symbol + ''' +
", price=" + price +
", amount=" + amount +
", timestamp=" + timestamp +
'}';
}
}
// 实时行情数据（简化）
public class MarketPrice {
public String symbol;
public double latestPrice;
public double volume;
public long timestamp;
public MarketPrice() {}
public MarketPrice(String symbol, double latestPrice, double volume, long timestamp) {
this.symbol = symbol;
this.latestPrice = latestPrice;
this.volume = volume;
this.timestamp = timestamp;
}
@Override
public String toString() {
return "MarketPrice{" +
"symbol='" + symbol + ''' +
", latestPrice=" + latestPrice +
", volume=" + volume +
", timestamp=" + timestamp +
'}';
}
}
public class FlinkCryptoMarketDataProcessor {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1); // 生产环境根据需求设置
env.enableCheckpointing(5000); // 每5秒触发一次检查点
// 模拟实时交易数据源
DataStream<Trade> trades = env.from1Elements(
new Trade("t1", "BTC/USDT", 60000.0, 0.1, System.currentTimeMillis()),
new Trade("t2", "ETH/USDT", 3000.0, 0.5, System.currentTimeMillis() + 100),
new Trade("t3", "BTC/USDT", 60001.0, 0.05, System.currentTimeMillis() + 200),
new Trade("t4", "BTC/USDT", 60002.0, 0.2, System.currentTimeMillis() + 300),
new Trade("t5", "ETH/USDT", 3001.0, 0.3, System.currentTimeMillis() + 400),
new Trade("t6", "ADA/USDT", 0.5, 100.0, System.currentTimeMillis() + 500)
);
// 按交易对分组，计算每个交易对在每秒内的最新价格和总成交量
DataStream<MarketPrice> marketData = trades
.keyBy(trade -> trade.symbol) // 按交易对分组
.timeWindow(Time.seconds(1)) // 每秒开一个窗口
.aggregate(new org.apache.flink.api.java.aggregation.AggregationFunction<Trade, MarketPrice, MarketPrice>() {
private transient double currentLatestPrice;
private transient double currentVolume;
private transient long currentMaxTimestamp;
@Override
public MarketPrice createAccumulator() {
return new MarketPrice("", 0.0, 0.0, 0L);
}
@Override
public MarketPrice add(Trade value, MarketPrice accumulator) {
if (value.timestamp > accumulator.timestamp) {
accumulator.latestPrice = value.price; // 更新最新价格
accumulator.timestamp = value.timestamp; // 更新最新时间
}
accumulator.volume += value.amount; // 累计成交量
accumulator.symbol = value.symbol;
return accumulator;
}
@Override
public MarketPrice getResult(MarketPrice accumulator) {
return accumulator;
}
@Override
public MarketPrice merge(MarketPrice a, MarketPrice b) {
// 这个方法在SessionWindow或TumblingWindow的合并场景会用到
// 在这里我们用TimeWindow，通常一个key只有一个累加器，所以简单返回其中一个
// 实际复杂场景需要根据业务逻辑合并
if (a.timestamp > b.timestamp) {
a.latestPrice = b.latestPrice; // 假设b更新
a.volume += b.volume;
} else {
b.latestPrice = a.latestPrice; // 假设a更新
b.volume += a.volume;
}
return a; // 简单合并，实际需更严谨
}
});
marketData.print();
env.execute("Crypto Market Data Processor");
}
}
代码解析：
env.enableCheckpointing(5000): 开启检查点，每5秒保存一次状态，确保容错性。keyBy(trade -> trade.symbol): 将数据流按symbol（交易对）进行分区，确保相同交易对的数据在同一个Task Slot处理，便于统计。timeWindow(Time.seconds(1)): 定义一个1秒的时间窗口，对每个交易对的数据进行聚合。aggregate(...): 在每个窗口内，我们自定义了一个聚合函数。add方法在每条新数据到来时更新最新价格和累加成交量。getResult返回最终的聚合结果。- 通过
marketData.print()，我们可以看到每秒更新的各交易对的最新价格和成交量。
Cassandra：海量交易数据的高效存储
1. Cassandra简介与数据模型
Apache Cassandra是一个高可用、可扩展的分布式NoSQL数据库，专为处理大量商品数据和高写入吞吐量而设计。它的架构特点使其在处理大量并发写入操作时表现出色，非常适合存储加密货币交易中的历史订单、账户余额快照、用户操作日志等数据。
核心特性：
- 去中心化架构：无单点故障，所有节点都是平等的。
- 线性扩展：通过添加更多节点即可扩展存储和吞吐能力。
- 高可用性与容错性：数据在集群中多副本存储，自动处理节点故障。
- 高写入吞吐量：优化了写入路径，非常适合写密集型应用。
- 最终一致性：默认提供可配置的最终一致性级别，可以根据业务需求调整。
2. Cassandra在加密货币交易中的应用示例
场景：存储海量的历史交易记录。
设计一个简单的trades表，用于存储所有已完成的交易。
-- 创建一个Keyspace，类似于关系型数据库的Schema
CREATE KEYSPACE crypt_exchange WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': 3};
-- 使用刚刚创建的Keyspace
USE crypt_exchange;
-- 创建交易表
CREATE TABLE trades (
symbol TEXT, -- 交易对，如 "BTC/USDT"
trade_time TIMESTAMP, -- 交易时间 (主键的一部分，用于排序)
trade_id UUID, -- 交易唯一ID (主键的一部分，用于去重和唯一标识)
buyer_id TEXT, -- 买方用户ID
seller_id TEXT, -- 卖方用户ID
price DECIMAL, -- 成交价格
amount DECIMAL, -- 成交数量
PRIMARY KEY ((symbol, trade_time), trade_id) -- 复合主键
) WITH CLUSTERING ORDER BY (trade_time DESC);
数据模型解析：
PRIMARY KEY ((symbol, trade_time), trade_id): 这是一个复合主键。symbol和trade_time组成分区键 (Partition Key)。Cassandra会根据分区键将数据分散到不同的节点上。这样做的优点是，我们可以按symbol和trade_time范围来高效查询。例如，查询某个交易对在特定时间段内的所有交易。trade_id是聚簇键 (Clustering Key)。在同一个分区内，数据会根据trade_time降序 (CLUSTERING ORDER BY (trade_time DESC)) 和trade_id升序排列。这意味着查询某个交易对的历史交易时，结果会按时间倒序返回，非常适合查看最新交易。
- 使用
DECIMAL类型存储price和amount，避免浮点数精度问题，在金融领域至关重要。
RAG (检索增强生成) 与 Agent (智能代理)：构建智能交易助手与客服
1. RAG：减少AI幻觉，提升回答准确性
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合了信息检索和生成模型的技术。当大型语言模型（LLM）回答问题时，它不再仅仅依赖其内部训练数据，而是首先从外部的、权威的知识库（如企业文档、数据库）中检索相关信息，然后利用这些检索到的信息作为上下文来生成答案。
核心作用：
- 减少幻觉：LLM不再“胡编乱造”，而是基于事实依据回答。
- 提高准确性：答案更贴近事实，适用于需要高准确性的金融领域。
- 知识时效性：通过更新外部知识库，可以提供最新的信息，解决了LLM训练数据滞后性问题。
- 溯源能力：用户可以追溯答案来源于哪个文档，增强信任。
在加密货币交易场景中，RAG可以用于智能客服，回答用户关于交易规则、币种介绍、市场分析等问题，确保答案基于最新的官方文档和市场数据。
2. Agent：智能决策与复杂任务执行
Agent（智能代理）是一个能够感知环境、进行推理、做出决策并执行动作的系统。在AI领域，Agent通常与大型语言模型结合，赋予LLM调用外部工具、分解复杂任务、进行多步推理的能力。
核心能力：
- 工具调用 (Tool Use)：Agent可以根据LLM的指令调用预定义的工具（如API接口、数据库查询、计算器等）来获取信息或执行操作。
- 规划 (Planning)：Agent能够将一个复杂任务分解成一系列子任务，并规划执行顺序。
- 记忆 (Memory)：Agent可以维护会话历史和长期记忆，以便在后续交互中保持上下文和积累经验。
- 反思 (Reflection)：Agent能够评估自己的表现，并根据结果调整策略。
在加密货币交易场景中，Agent可以作为一个智能交易助手：
- 智能客服升级：不只回答问题，还能根据用户意图执行操作，如“帮我查看BTC最新价格”，Agent调用行情API。
- 自动交易策略：根据预设条件和市场数据，自动执行买入/卖出指令。
- 风险监控：Agent可以持续监控账户风险，并在风险升高时自动触发预警或平仓。
3. 向量数据库 (Milvus/Chroma/Redis) 与 Embedding模型 (OpenAI/Ollama)：实现语义检索
RAG和Agent要实现高效的语义检索，离不开向量数据库和Embedding模型。
Embedding模型：
- 作用：将非结构化数据（如文本、图片、音频）转换成高维向量（Embedding），这些向量能够捕捉数据的语义信息。语义相似的数据，其向量在向量空间中的距离也更近。
- 常用模型：
- OpenAI Embeddings：提供强大的文本向量化能力，但通常需要API调用和付费。
- Ollama (本地部署)：允许用户在本地运行各种开源大模型，包括Embedding模型，具有数据安全性和成本优势。
向量数据库：
- 作用：专门用于存储和高效检索海量高维向量数据的数据库。它能够根据向量相似度进行搜索（最近邻搜索ANN）。
- 常用数据库：
- Milvus：高性能、可扩展的开源向量数据库，支持多种索引类型和搜索算法。
- Chroma：轻量级、易于使用的向量数据库，适合小型项目或快速原型开发。
- Redis Stack (with RedisSearch/RedisJSON)：Redis通过模块扩展，也能支持向量存储和ANN搜索，利用了Redis的内存速度优势。
结合流程：
- 知识库文档：将加密货币交易的FAQ、项目白皮书、市场分析报告等文本进行分块处理。
- 向量化：使用Embedding模型将这些文本块转换为向量。
- 存储：将文本向量及其原始文本ID/内容存储到向量数据库中。
- 用户查询：用户提问时，也通过Embedding模型将问题转换为向量。
- 语义检索：在向量数据库中查询与用户问题向量最相似的Top-K个文本向量。
- RAG生成：将检索到的原始文本片段作为上下文，连同用户问题一起输入给LLM，生成最终答案。
Spring AI：构建Java生态中的AI应用
Spring AI 是Spring框架对AI领域的一个全新尝试，旨在为Java开发者提供一个统一的API和框架，方便地构建基于AI的应用。它抽象了与各种大模型（如OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等）、向量数据库以及RAG、Agent等AI范式的交互。
核心功能：
- 统一LLM API：提供统一接口与不同大模型进行交互，简化模型切换。
- Embedding支持：方便地将文本转换为Embedding向量。
- RAG集成：内置RAG的组件和示例，简化RAG应用的开发。
- 工具调用 (Tool Calling)：支持Agent通过Function Calling机制调用Java方法作为工具。
- 聊天会话内存 (Chat Session Memory)：方便地管理聊天历史，支持多轮对话。
Spring AI中的Agent与工具调用标准化示例：
// 假设有一个获取实时行情价格的工具接口
public interface MarketDataService {
String getLatestPrice(String symbol);
}
// 具体实现
@Service
public class CryptoMarketDataService implements MarketDataService {
@Override
public String getLatestPrice(String symbol) {
// 实际中会调用外部API获取实时价格
if ("BTC".equalsIgnoreCase(symbol)) {
return "{"symbol": "BTC/USDT", "price": 65000.5}";
} else if ("ETH".equalsIgnoreCase(symbol)) {
return "{"symbol": "ETH/USDT", "price": 3200.2}";
}
return "{"error": "Symbol not found"}";
}
}
// 在Spring AI中配置Tool
@Configuration
public class AiConfig {
@Bean
public FunctionCallingAiService toolMarketData(MarketDataService marketDataService) {
// 将getLatestPrice方法注册为一个AI工具
return new FunctionCallingAiService(chatClient -> {
return chatClient.generate(new ChatCompletionRequest(
List.of(
new Message(MessageType.USER, "请问BTC最新价格？"),
new Message(MessageType.ASSISTANT, new FunctionCall("getLatestPrice", "{"symbol": "BTC"}")),
new Message(MessageType.TOOL, "{"symbol": "BTC/USDT", "price": 65000.5}", "getLatestPrice")
)
));
});
}
// 假设你有一个ChatClient bean，例如OpenAiChatClient
// @Bean
// public ChatClient openAiChatClient(OpenAiApi openAiApi) {
// return new OpenAiChatClient(openAiApi);
// }
}
代码解析：
- 我们定义了一个
MarketDataService接口及其实现CryptoMarketDataService，模拟获取实时行情。 - 通过
@Bean注解和FunctionCallingAiService，我们可以将MarketDataService的getLatestPrice方法注册为AI Agent可以调用的一个“工具”。 - 当Agent（底层LLM）识别到用户意图需要获取实时价格时，它就会自动调用这个
getLatestPrice工具，并将结果作为上下文继续生成回复。Spring AI极大地简化了这种工具注册和调用的流程。
💡 总结与建议
本次面试涵盖了加密货币交易场景下，Java开发工程师在大数据处理（Flink、Cassandra）和AI应用（RAG、Agent、向量数据库、Spring AI）方面的核心知识与实战能力。
对于“小润龙”们的学习建议：
- 夯实基础：深入理解大数据和AI领域的核心概念，不仅仅停留在表面。例如，Flink的Checkpoints与Savepoints区别，Cassandra的数据分区与聚簇键设计原则。
- 注重实战：多动手，结合具体业务场景编写代码，解决实际问题。例如，尝试用Flink实现一个更复杂的实时交易策略，或者用Spring AI构建一个带工具调用的Agent。
- 系统性思考：不仅要掌握单个技术点，更要从整体架构层面思考不同技术栈之间的协同与优化。例如，如何将Flink处理后的数据高效地写入Cassandra并供RAG系统检索。
- 关注前沿：AI领域发展迅速，多关注如RAG、Agentic RAG、多模态AI等最新技术，并思考它们在业务场景中的应用潜力。
- 提升表达能力：清晰、有条理地阐述技术思想，尤其是在面试中。可以用一些生动的比喻，但更重要的是准确和逻辑性。
通过不断学习和实践，相信每一位Java开发者都能在复杂多变的技术浪潮中，成为独当一面的技术专家。
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