Java大厂面试实录：Spring Boot、WebFlux与AI在共享汽车场景的深度实践

📋 面试背景

本次面试设定在一家知名的互联网大厂，招聘高级Java开发工程师。面试旨在考察候选人对主流Java Web框架的深刻理解、应对高并发挑战的能力，以及在新兴AI技术（如Spring AI、RAG、Agent）在实际业务场景中的应用和架构设计能力。面试官为技术专家，以严谨专业的态度层层递进，而候选人“小润龙”则以其独特的风格，展现出一定的技术基础和幽默感，但在面对复杂和深入的问题时，也暴露出知识体系的不足。

🎭 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。看你简历上写熟悉Spring Boot，能否先介绍一下Spring Boot在共享汽车后端服务中可能扮演的角色，以及它与传统Spring MVC应用相比有哪些显著优势？

小润龙： 面试官您好！Spring Boot，那可真是个神器啊！在共享汽车的后端，它就像个“大管家”，负责管理用户、车辆、订单、支付这些核心业务。比如用户注册、车辆调度、订单创建、费用结算等等，都可以通过Spring Boot来提供API服务。至于优势嘛，它和传统Spring MVC比，那简直是“傻瓜相机”和“单反相机”的区别！

首先，自动配置省心啊，不用写一堆XML配置文件，一个@SpringBootApplication注解，嘎嘣脆，很多东西就自己配好了。我以前用Spring MVC，光是配置一个DispatcherServlet、各种ViewResolver就头大。其次，内嵌Tomcat/Jetty，直接java -jar就能跑，部署方便得不得了，不像以前还要打个war包扔到Tomcat里。还有就是起步依赖（Starter POMs），想要什么功能，加个依赖就行，依赖冲突也少了很多，简直是“套餐服务”！这些优势加起来，就是开发效率飞起，我们能更快地把共享汽车的新功能上线。

面试官： “傻瓜相机”的比喻很有趣，对Spring Boot的理解基本到位。那如果我们的共享汽车平台需要处理大量的实时位置更新、订单状态推送等高并发、低延迟的场景，你觉得Spring Boot的哪个模块或技术栈会更适合，为什么？

小润龙： 高并发、低延迟……嗯，这听起来就是跑得快的场景！那肯定要提Spring WebFlux了！我最近也在看这个。它和Spring MVC最大的不同就是，Spring MVC是基于Servlet API的命令式编程，一个请求一个线程；而WebFlux是响应式编程，基于Project Reactor，搞的是异步非阻塞那一套。就像我们共享汽车的洗车房，Spring MVC是一个车位一个工人，洗完一辆才能洗下一辆；WebFlux是多个车位，一个工人可以同时给好几辆车打泡沫、冲水，只要有空就去干，效率自然高！

在共享汽车的实时位置更新中，每秒可能成千上万辆车都在上传GPS数据，WebFlux就能用少量的线程处理大量的并发连接，避免了传统线程模型下大量线程切换的开销。订单状态推送也一样，用户支付成功、车辆解锁等事件，可以实时推送到用户端。这样，整个系统就能更“丝滑”，用户体验也更好。

面试官： 你对WebFlux的理解和比喻也很生动。那么，在实际开发中，Spring WebFlux如何具体实现异步非阻塞？你能举例说明在共享汽车场景下，如何利用它处理车辆实时位置的更新流，并可能遇到哪些挑战吗？

小润龙： WebFlux实现异步非阻塞，主要是靠Reactor框架里的Mono和Flux。Mono代表0到1个元素，Flux代表0到N个元素，它们都是数据流的发布者。我们写代码就是操作这些Mono和Flux，用各种操作符（如map、filter、flatMap等）来处理数据流，而不会阻塞主线程。底层通常会依赖Netty这样的高性能网络框架。

在共享汽车的车辆实时位置更新流中，我们可以这样用：

import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.time.Duration;
import java.util.Random;

@RestController
public class VehicleLocationController {

    // 模拟车辆位置数据流
    @GetMapping(value = "/vehicle/locations/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamVehicleLocations() {
        Random random = new Random();
        return Flux.interval(Duration.ofSeconds(1))
                .map(sequence -> {
                    String vehicleId = "CAR-" + (1000 + random.nextInt(100));
                    double latitude = 39.9042 + (random.nextDouble() - 0.5) * 0.1;
                    double longitude = 116.4074 + (random.nextDouble() - 0.5) * 0.1;
                    return String.format("{"vehicleId":"%s", "latitude":%.4f, "longitude":%.4f, "timestamp":%d}",
                            vehicleId, latitude, longitude, System.currentTimeMillis());
                });
    }
}

这个例子中，streamVehicleLocations方法返回一个Flux<String>，每秒发布一个模拟的车辆位置信息。客户端（比如前端地图应用）连接这个接口后，就能实时接收到位置数据，而服务器端只用少量线程就能维持多个这样的连接。生产环境需要和消息队列（如Kafka）结合，将Kafka中的实时位置数据通过WebFlux推送出去。

挑战嘛，主要有：学习曲线比较陡峭，响应式编程思维和命令式编程很不一样，调试起来也相对复杂。错误处理也要特别注意，因为是非阻塞的，错误传播机制和传统方式不同。还有，如果后端集成的服务是阻塞的，WebFlux的优势就体现不出来，反而可能引入不必要的复杂性，这叫“传染性”问题。所以，得确保整个技术栈都是响应式的才行。

第二轮：实际应用场景

面试官： 很好，你对WebFlux的理解很深入。现在我们聊聊AI。我们的共享汽车平台，除了基础租还车功能，还希望引入智能客服。用户可以通过自然语言提问，比如“我上次租的车是哪辆？”或者“这辆车的电量还剩多少？”系统能智能回答。你觉得Spring AI在这个场景下能如何帮助我们构建这样的智能客服系统？

小润龙： Spring AI！这个我可太感兴趣了！它就像是把那些高大上的AI模型，“请”到我们的Spring应用里来。在智能客服场景，Spring AI简直是“翻译官”加“百科全书”！

首先，它能集成各种AI模型，比如OpenAI、Ollama、Google A2A这些。用户说“我上次租的车是哪辆？”，Spring AI就能把这句话“喂”给一个语言模型，让模型理解用户意图。然后，通过Spring AI的**提示填充（Prompt Engineering）**功能，我们可以构造一个合适的提示（Prompt），告诉AI模型：“用户问他上次租的车，请你根据他的用户ID去数据库查一下，并用友好的语气回答。”

接着，Spring AI的**工具执行框架（Tool Execution Framework）**就派上用场了！语言模型识别出用户意图是要查询“上次租车”，Spring AI就可以调用我们事先定义好的一个“查询用户历史订单”的工具（一个普通的Spring Bean方法），这个工具会去后端数据库里查询数据。查到结果后，再把结果返回给AI模型，让它生成最终的用户回答。这样，智能客服就能理解用户的问题，并且基于我们后端系统的真实数据给出准确答案，而不是“胡说八道”！

面试官： 你理解得很到位。更进一步，如果用户的问题涉及到企业内部的文档，比如车辆维护手册、常见故障处理流程、操作规范等，而这些信息并不在结构化数据库中。你会如何设计一个方案，让智能客服能够从这些非结构化文档中准确检索并回答用户的问题，同时避免AI幻觉？这其中会用到哪些AI技术栈？

小润龙： 内部文档啊……这可比查数据库难多了！让AI去“背书”肯定不靠谱，因为AI模型虽然知识渊博，但它不会知道我们公司的具体内部文档内容。而且，直接让大模型生成答案，它还可能“胡说八道”（AI幻觉）！

这时候就得请出**RAG（检索增强生成）**这位大神了！RAG就像是给AI模型配了一个“超级图书馆员”和“速查手册”。它的基本思路是：

  1. 文档加载与分割：把我们所有的车辆维护手册、FAQ文档等企业内部文档，先加载进来，然后切分成小块（比如几百字的片段）。
  2. 向量化（Embedding）：用一个Embedding模型（比如OpenAI的text-embedding-ada-002或者Ollama上部署的某个模型）把这些文本片段转换成一串串数字，这些数字就是文本的“向量表示”，它们包含了文本的语义信息。语义相似的文本，它们的向量也更接近。
  3. 向量数据库存储：把这些向量和原始文本片段一起存储到向量数据库里（比如Milvus或者Chroma）。
  4. 语义检索：当用户提问时，比如“车辆启动不了怎么办？”，我们同样用Embedding模型把用户的问题也转换成一个向量。然后，拿着这个“问题向量”去向量数据库里进行语义检索，找出那些语义上最接近用户问题的文档片段。
  5. 增强生成：最后，把用户的问题和检索到的相关文档片段一起作为上下文，喂给一个大型语言模型（LLM），让LLM根据这些“证据”来生成答案。这样，LLM就有了事实依据，大大减少了AI幻觉的风险！

所以，用到的技术栈就是：文档加载器（Document Loader）、Embedding模型、向量数据库（Milvus/Chroma）、语义检索和大型语言模型（LLM），以及核心思想RAG！

面试官： 解释得非常清晰，RAG的流程和关键组件你都把握住了。那么，你能详细解释RAG在共享汽车企业文档问答中，你会如何选择向量数据库（比如Milvus或Chroma）和Embedding模型？如何处理文档加载和向量化？

小润龙： 选择向量数据库和Embedding模型，得看实际需求和预算。

向量数据库选择：

  • Chroma：我个人比较喜欢它，因为它轻量级，可以直接嵌入到应用里，特别适合项目初期或数据量不大的场景。部署简单，学习成本低，可以快速搭建起来。如果我们的共享汽车文档数量不是“天文数字”，Chroma是很好的选择。它的缺点是扩展性可能不如分布式数据库。
  • Milvus：如果未来文档量巨大，需要处理海量的向量数据，并且对查询性能、高可用、水平扩展有很高要求，那Milvus就是“重量级选手”了。它是一个云原生的向量数据库，部署复杂一些，但性能和扩展性极强，适合大型企业级应用。比如我们共享汽车的全球化运营，海量的多语言文档，就可能需要Milvus。

综合考虑，初期我会优先选择Chroma，易于快速迭代；如果业务发展需要，再考虑迁移到Milvus。

Embedding模型选择：

  • OpenAI Embedding模型（如text-embedding-ada-002）：优点是效果好，API稳定，开箱即用。缺点是需要付费，依赖外部服务，数据安全性需要考虑。
  • Ollama上的开源Embedding模型：优点是免费、可以在本地部署，数据隐私性更好，成本可控。缺点是需要自己搭建Ollama环境，模型选择需要测试效果，可能不如商用API方便。我们可以选择一个适合中文的开源模型，比如m3e-base或者bge-large-zh。

我会优先考虑Ollama上的开源模型，因为它可控性强，成本低，尤其对于企业内部文档，数据不出私有云更安全。

文档加载和向量化处理：

我们可以使用Spring AI提供的DocumentLoader接口来加载文档，支持PDF、TXT等多种格式。加载后，通过DocumentSplitter将大文档切分成小块。然后，利用Spring AI的EmbeddingClient（它会包装选定的Embedding模型）将这些文本块转换为向量。最后，通过VectorStore接口将向量和原始文本存储到Chroma或Milvus中。

例如，加载PDF并转换为向量的代码骨架：

import org.springframework.ai.reader.pdf.PagePdfDocumentReader;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;

import java.io.InputStream;
import java.util.List;

public class DocumentProcessor {

    private final EmbeddingClient embeddingClient;
    private final VectorStore vectorStore;

    public DocumentProcessor(EmbeddingClient embeddingClient, VectorStore vectorStore) {
        this.embeddingClient = embeddingClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    public void processPdfDocument(InputStream pdfInputStream) {
        // 1. 加载文档
        PagePdfDocumentReader pdfReader = new PagePdfDocumentReader(pdfInputStream);
        List<Document> documents = pdfReader.get();

        // 2. 分割文档（按Token数量分割，避免单个块过大或过小）
        TokenTextSplitter textSplitter = new TokenTextSplitter(); // 默认Chunk大小和重叠
        List<Document> splitDocuments = textSplitter.apply(documents);

        // 3. 向量化并存储到向量数据库
        vectorStore.add(splitDocuments);
        // VectorStore内部会调用embeddingClient进行向量化
        System.out.println("PDF文档处理完成，并已向量化存储到向量数据库。");
    }
}

第三轮：性能优化与架构设计

面试官： 很好，RAG方案你理解得很透彻。我们的智能客服系统现在已经能回答基于RAG的文档问题了，但有时用户的问题非常复杂，需要多步操作才能完成，例如“帮我查找离我最近的可用充电站，并且帮我预约其中一个空闲的充电桩”。你认为如何利用Agent（智能代理）和工具执行框架来处理这种复杂的工作流？

小润龙： 这个需求听起来就像是需要一个“私人助理”！用户的一个指令，要完成好几步操作。这时候，**Agent（智能代理）**就该登场了！Agent可以被看作是一个具有“思考”和“行动”能力的程序。它会接收用户的请求，然后自己“思考”需要做什么，需要调用哪些“工具”才能完成任务，接着就去“行动”——调用这些工具。工具执行框架就是Agent的“工具箱”，里面放满了各种我们预先定义好的功能。

对于“查找最近充电站并预约”这个例子：

  1. 用户请求：用户告诉Agent“帮我查找离我最近的可用充电站，并且帮我预约其中一个空闲的充电桩”。
  2. Agent思考：Agent接收到这个请求后，会利用它背后的大型语言模型（LLM）进行推理，判断出这个任务需要两个核心步骤：首先是“查找充电站”，其次是“预约充电桩”。
  3. 工具调用：
    • Agent会首先调用一个名为findNearbyChargingStations(location)的工具，这个工具可能是我们共享汽车后台提供的一个API，能根据用户当前位置查找附近的充电站信息，包括可用性。
    • 获取到充电站列表后，Agent再根据用户的要求（比如“最近的”），选定一个充电站。
    • 然后，Agent会调用另一个名为bookChargingPile(stationId, pileId, userId)的工具，这个工具负责向充电站系统发起预约请求。
  4. 结果反馈：Agent将工具的执行结果（例如“已成功预约A充电站的3号充电桩”）整合后，通过自然语言返回给用户。

Spring AI也提供了Agent抽象和工具注册机制，我们可以把这些业务API封装成一个个可供Agent调用的“工具”。这样，Agent就能根据LLM的推理和工具的描述，智能地组合这些工具来完成复杂的多步任务。

面试官： 解释得很好。在实现Agentic RAG时，如何确保Agent能够准确地选择和执行正确的工具，并有效地利用检索到的信息？在共享汽车的复杂调度或维护场景中，Agentic RAG能发挥怎样的作用？此外，你如何看待AI幻觉，以及在这些高级AI应用中，如何尽可能地减少它？

小润龙： 确保Agent准确选择和执行工具，并有效利用信息，这可是Agentic RAG的关键！

  1. 工具描述清晰：每个工具都必须有清晰、准确的描述（Description），告诉LLM这个工具是干什么的，需要什么参数，返回什么结果。就像工具箱里的扳手，上面写着“拧螺丝用，需要螺丝型号”。如果描述不清，Agent就容易“拿错工具”或者“用错工具”。Spring AI的工具注册允许我们提供详细的描述。
  2. RAG辅助工具选择：在Agentic RAG中，我们可以把所有工具的描述也进行向量化，存到向量数据库。当Agent不确定用哪个工具时，它可以先用RAG的方式，根据用户请求去向量数据库里检索最相关的工具描述，再让LLM根据检索结果来决定调用哪个工具。这就像Agent有一个“工具使用说明书”的索引。
  3. Chat Session Memory：Agent需要有聊天会话记忆，记住之前的对话内容，这样才能在多轮对话中保持上下文，更好地理解用户意图，并决定下一步的工具调用。比如用户先问了“最近的充电站”，然后接着说“预约那个最远的”，Agent要记住“最远”是在基于上次查询结果的基础上的。
  4. Prompt Engineering优化：精心设计给LLM的提示词（Prompt），指导Agent的思考过程和工具选择逻辑，比如“当你需要获取实时数据时，优先考虑调用XXXService的API”。

在共享汽车的复杂调度或维护场景中，Agentic RAG简直是“全能调度员”加“智能维修专家”！

  • 智能调度：用户想租一辆电量80%以上、离自己500米以内、支持蓝牙钥匙的奔驰车。Agent可以先通过RAG从车辆档案中检索符合条件的车型信息，再调用车辆调度工具筛选可用车辆，最后结合实时电量和位置数据，推荐并预约车辆。这比我们人工筛选效率高多了。
  • 智能维护：一辆车出现故障码。Agent可以自动读取故障码，然后利用RAG从海量维修手册、历史维修记录中检索解决方案，甚至可以调用一个工具生成维修工单，并自动分配给最近的、有相应技能的维修工程师，大大提升维修效率。

至于AI幻觉（Hallucination），这简直是AI领域的“心魔”！它指的是AI模型生成听起来合理但实际上是错误或捏造的信息。减少幻觉是设计AI系统的核心挑战：

  1. RAG是关键：RAG通过提供外部真实数据作为上下文，是减少幻觉最有效的方法之一。AI有了“证据”，就不会凭空捏造。
  2. 优质的数据源：确保用于RAG的文档和知识库是权威、准确和最新的。如果“图书馆员”提供的参考资料本身就有错，那AI也可能出错。
  3. Prompt Engineering：明确指示LLM只根据提供的上下文回答，不要添加额外信息。比如“如果你在提供的文本中找不到答案，请明确表示不知道，而不是猜测。”
  4. 模型选择与微调：选择高质量、在特定领域表现良好的LLM模型。必要时，对模型进行微调（Fine-tuning），使其更专注于特定任务和数据。
  5. 人工审核与反馈：在关键场景，引入人工审核机制。同时，收集用户反馈，持续优化模型和RAG流程。
  6. 可信度评估：未来可以引入机制，让LLM评估自己生成答案的“置信度”，在置信度低时提醒用户或寻求进一步验证。

面试官： 非常全面的回答，你对AI幻觉的理解和规避策略也很有深度。最后一个问题，对于一个像共享汽车这样需要快速迭代和高度可扩展的平台，你会在整体架构设计中，如何平衡Web框架的选择和AI能力的集成，以支持未来的业务增长和技术演进？

小润龙： 这个问题问到了点子上！共享汽车平台是典型的微服务架构，快速迭代和可扩展性是生命线。我会这样平衡：

  1. Web框架选择：

    • 核心业务（高并发）：对于车辆调度、订单处理、实时位置上传等高并发、低延迟的模块，我会坚定选择Spring WebFlux。它能用更少的资源处理更多的请求，天然适合这种IO密集型场景。这就像共享汽车的核心是跑得快、调度得准。
    • 后台管理/低频业务：对于用户管理、车辆档案管理、报表统计等吞吐量要求不高但业务逻辑复杂的模块，Spring Boot + Spring MVC依然是稳健的选择。它的开发效率高，生态成熟，更适合快速迭代普通CRUD业务。
    • 微服务粒度：将不同业务功能拆分成独立的微服务，每个微服务根据其特点选择最适合的Web框架。例如，location-service用WebFlux，user-service用Spring MVC。

  2. AI能力集成：

    • 独立AI服务：AI能力（如智能客服、RAG检索服务、Agent工作流引擎）应该被封装成独立的微服务。比如ai-chat-service、vector-search-service。它们通过API暴露能力，供其他业务服务调用。这样，AI服务的升级、模型更换、算力扩容都不会影响核心业务。
    • Spring AI作为胶水层：在这些AI微服务内部，Spring AI是连接各种LLM、Embedding模型、向量数据库的“胶水层”。它提供统一的编程模型，方便我们切换不同的AI提供商（OpenAI、Google A2A、Ollama等），也方便集成RAG和Agent能力。这使得我们的AI技术栈更具弹性。
    • MCP（模型上下文协议）与工具调用标准化：确保AI服务与业务服务之间通过标准化的协议进行交互，尤其是在工具调用方面。Spring AI的工具执行框架有助于实现这一点，让Agent能够无缝调用各种业务API。引入MCP可以进一步规范不同模型之间的上下文传递，确保兼容性。
    • 可观测性与监控：为AI服务建立完善的日志、监控和告警体系，特别是对模型推理延迟、错误率、RAG召回率等关键指标进行监控。这样才能及时发现并解决AI幻觉、工具调用失败等问题。
    • 数据闭环与持续优化：构建数据收集与反馈机制，不断收集用户与AI的交互数据，用于优化RAG的文档、Embedding模型以及Agent的决策逻辑。这就像共享汽车的车辆保养，定期检查、维护，才能跑得更远。

通过这种方式，我们既能利用Spring Boot和WebFlux的优势构建高性能、可扩展的后端服务，又能灵活、独立地集成和演进AI能力，以应对未来的业务挑战和技术变革。这就像我们造了一辆又快又智能的共享汽车，能跑得远，还能自己思考！

面试结果

面试官： 好的，小润龙，感谢你的分享。从你今天的表现来看，你对Spring Boot和WebFlux有不错的理解，尤其是在结合共享汽车场景的阐述上比较生动。对于AI领域，你对RAG、Agent以及相关的技术栈也有比较清晰的认识，能够将它们和业务场景结合起来。但在一些更深层次的架构权衡、异常处理以及具体的代码实现细节上，还有进一步提升的空间。尤其是对AI幻觉的规避，还需要在实践中积累更多经验。我们会将你的情况反馈给HR，请回去等通知吧。

小润龙： 谢谢面试官！我回去一定好好学习，争取早日成为“AI老司机”！

📚 技术知识点详解

1. Spring Boot与Spring WebFlux：现代Java Web开发的基石

Spring Boot

核心概念：

  • 约定优于配置（Convention over Configuration）：Spring Boot通过提供默认配置来简化Spring应用程序的搭建和开发过程。
  • 自动配置（Auto-configuration）：根据应用程序的classpath依赖自动配置Spring Bean，大大减少了手动配置的工作量。
  • 起步依赖（Starter POMs）：提供了一组方便的依赖描述符，让你只需一个依赖就能引入所需的所有库，并确保版本兼容性。
  • 内嵌服务器（Embedded Servers）：可以直接打包成可执行的JAR文件，内嵌Tomcat、Jetty或Undertow，无需单独部署Web服务器。

共享汽车场景应用：

  • 快速开发微服务：为用户管理、车辆管理、订单管理、支付服务等业务快速构建RESTful API。
  • 简化部署：将各个服务打包成独立的JAR文件，轻松部署到容器环境（如Docker、Kubernetes）。
  • 健康检查与监控：Spring Boot Actuator提供了生产级别的特性，如健康检查、度量指标、HTTP跟踪等，方便运维共享汽车的后端服务。
Spring WebFlux

核心概念：

  • 响应式编程（Reactive Programming）：一种面向数据流和变化传播的异步编程范式。核心库是Project Reactor。
  • 异步非阻塞：与传统Servlet API的同步阻塞模型不同，WebFlux使用少量的事件循环线程处理大量并发请求，提高吞吐量。
  • Mono与Flux：Reactor提供的两个核心发布者类型。Mono<T>表示0或1个元素的异步序列，Flux<T>表示0到N个元素的异步序列。
  • 背压（Backpressure）：消费者可以告知生产者其能够处理的数据量，避免生产者发送过多数据导致系统过载。

共享汽车场景应用：

  • 实时车辆位置更新：数万辆共享汽车持续上报GPS数据，WebFlux能高效处理这些高并发的流式请求。
  • 订单状态实时推送：用户订单状态变化（支付成功、车辆解锁、行程结束）等，可通过WebSocket或SSE（Server-Sent Events）实时推送到客户端。
  • 高并发API网关：作为微服务架构中的API网关，负责请求路由和负载均衡，提升整体系统的响应能力。

代码示例： (见面试实录中 streamVehicleLocations 方法)

2. Spring AI：构建智能客服与RAG检索增强生成

Spring AI 简介

Spring AI 提供了一套统一的编程模型，用于将AI功能（如聊天、嵌入、图像生成）集成到Spring应用程序中，支持多种AI模型（OpenAI、Google A2A、Ollama等）。

核心组件：

  • ChatClient：用于与大模型进行交互，发送聊天消息并获取响应。
  • EmbeddingClient：用于将文本转换为向量（Embedding）。
  • VectorStore：向量数据库的抽象接口，支持Chroma、Milvus等多种实现。
  • DocumentLoader/DocumentSplitter：文档加载和分割工具。
  • Tool Execution Framework：允许AI模型调用预定义的业务工具（如API方法）。
  • Agent：智能代理抽象，能够根据用户意图和可用工具自主决策并执行多步任务。
RAG（检索增强生成）

核心思想： 通过从外部知识库中检索相关信息，作为上下文提供给大型语言模型（LLM），从而提高LLM回答的准确性、减少幻觉，并使其能够回答训练数据之外的特定领域问题。

RAG在共享汽车智能客服中的流程：

  1. 知识库准备（离线）：
    • 文档加载：使用DocumentLoader（如PagePdfDocumentReader）加载企业内部文档（维护手册、FAQ、操作指南等）。
    • 文档分割：使用DocumentSplitter（如TokenTextSplitter）将文档分割成大小适中、语义完整的文本块（Chunk）。
    • 向量化：EmbeddingClient将每个文本块转换为高维向量（Embedding）。
    • 向量存储：将文本块及其对应的向量存储到VectorStore（如Chroma或Milvus）。
  2. 实时问答（在线）：
    • 用户提问：用户输入自然语言问题。
    • 问题向量化：EmbeddingClient将用户问题转换为向量。
    • 语义检索：使用问题向量在VectorStore中进行相似性搜索，检索出最相关的几个文档块。
    • 提示构建：将用户问题和检索到的文档块一起，构建成一个包含丰富上下文的提示（Prompt）。
    • LLM生成：ChatClient将构建好的提示发送给LLM，LLM根据上下文生成最终答案。

向量数据库选择（Chroma vs Milvus）：

  • Chroma：轻量级，嵌入式，适合开发测试和中小规模应用，部署简单，方便快速迭代。Spring AI内置了Chroma的实现。
  • Milvus：分布式，高可用，水平扩展能力强，适合处理PB级数据和高并发检索，适用于大规模企业级应用。需要独立部署。

Embedding模型选择（OpenAI vs Ollama）：

  • OpenAI Embedding：性能优异，API稳定，但需付费且依赖外部服务。
  • Ollama上的开源模型：免费，可本地部署，数据隐私性好，但需自行维护，模型效果需测试选择。

代码示例： (见面试实录中 DocumentProcessor 类)

3. Agent与工具执行框架：处理复杂工作流与Agentic RAG

Agent（智能代理）

核心概念：

  • Agent是一个能够理解用户意图、规划执行步骤、调用外部工具，并根据环境反馈进行调整的智能程序。
  • 它通常由一个大型语言模型（LLM）作为其“大脑”，负责推理和决策。

共享汽车场景应用：

  • 智能任务调度：处理多步骤、复杂的用户请求，如“查找最近充电站并预约空闲充电桩”。
  • 自动化运维：根据车辆故障码自动查询解决方案、生成维修工单、派发给维修人员。
  • 复杂客服流程：将多个业务系统（订单系统、地图服务、支付接口）整合，提供一站式智能服务。
工具执行框架

核心概念：

  • Agent实现其“行动”能力的关键机制。它定义了一套标准，让LLM能够识别并调用外部函数或API。
  • 每个“工具”都是一个具有特定功能的业务接口或方法，并配有详细的自然语言描述。

工作原理：

  1. 工具注册：开发者将业务功能封装成工具，并在工具执行框架中注册，提供清晰的描述。
  2. LLM推理：Agent接收用户请求后，将请求和所有工具的描述发送给LLM。
  3. 工具选择：LLM根据用户请求和工具描述，推理出最合适的工具及其所需参数。
  4. 工具调用：Agent解析LLM的输出，调用对应的实际业务工具。
  5. 结果反馈：工具执行结果返回给Agent，Agent再将其提供给LLM生成最终响应。
Agentic RAG

Agentic RAG结合了Agent的规划与行动能力和RAG的知识检索能力，使Agent在决策和执行过程中能够利用外部知识库，减少幻觉，并处理更复杂的、需要领域知识的任务。

减少AI幻觉的策略：

  • RAG为基石：提供准确、最新的外部知识作为LLM的“事实依据”。
  • 清晰的Prompt Engineering：明确指示LLM只依据给定信息回答，避免臆测。
  • 工具描述的准确性：详细且无歧义的工具描述，引导Agent正确选择和使用工具。
  • 会话记忆（Chat Session Memory）：保持多轮对话上下文，避免Agent因信息遗漏而产生误判。
  • 人工反馈与持续优化：通过用户反馈不断修正和优化模型及RAG流程。

💡 总结与建议

本次面试从小润龙的表现来看，虽然他具备Spring Boot和WebFlux的基础，但对响应式编程的深层原理和错误处理仍需加强。在AI领域，他能理解RAG和Agent的核心概念，并结合业务场景进行初步应用，这体现了积极拥抱新技术的态度。然而，在架构设计中的权衡、性能优化细节以及AI幻觉的深入规避上，还有待提升。

对于广大的Java开发者，以下是几点建议：

  1. 夯实基础，拥抱新范式：深入理解Spring Boot的自动配置和起步依赖，但更重要的是掌握其背后的Spring生态体系。对于WebFlux等响应式编程范式，不仅要了解其优点，更要深挖其底层原理、适用场景和挑战，并在项目中实践。
  2. 关注前沿，结合业务：AI技术是未来的趋势，Spring AI提供了一个非常友好的入口。学习RAG、Agent、向量数据库、Embedding模型等概念，并思考它们如何在你的业务场景中落地。关键在于将这些技术与实际问题结合，而不是停留在概念层面。
  3. 实践出真知，注重细节：理论知识固然重要，但动手实践是检验和深化理解的最好方式。多编写代码示例，多参与实际项目。在设计架构时，不仅要考虑功能实现，更要关注性能、可扩展性、可维护性、错误处理等细节。
  4. 持续学习，保持好奇：技术领域日新月异，特别是AI领域发展迅速。保持持续学习的热情，关注最新的技术进展和社区动态，不断完善自己的知识体系。
  5. 软技能同样重要：清晰的沟通、逻辑思维、问题解决能力在面试和实际工作中都至关重要。练习如何清晰地表达自己的技术思想，即使遇到不熟悉的问题，也能尝试从已知知识出发进行推理。

希望这篇文章能帮助你在Java面试中脱颖而出，成为一名既懂传统Web开发，又能驾驭AI新技术的“全栈高手”！

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