【Java面试】AI与模板引擎在加密货币交易系统中的应用实践

📋 面试背景

在一家领先的互联网大厂，正进行一场Java开发工程师的面试。面试官是技术专家，以其严谨的逻辑和对技术深度的追求而闻名。今天他将面试一位名叫“小润龙”的候选人，小润龙虽然有些紧张，但仍努力展现自己的技术功底。本次面试旨在考察候选人在构建高并发、低延迟的加密货币交易系统时，对AI技术（特别是RAG、向量数据库、语义检索）和模板引擎（Thymeleaf）的理解与应用能力。

🎭 面试实录

第一轮：基础概念考查

面试官： 小润龙，你好。我们公司正在开发一套先进的加密货币交易平台。首先，我想了解一下你对前端页面渲染技术，特别是模板引擎的理解。在这样的交易系统中，你觉得使用Thymeleaf这类模板引擎有什么优势？

小润龙： 面试官您好！Thymeleaf啊，我知道！它是个非常流行的模板引擎，尤其在Spring Boot项目里用得特别多。我觉得它最大的优势就是...它是“自然模板”，就是说它可以在浏览器里直接打开，设计师和前端同学可以直接看到静态效果，不需要后端启动。这对于我们加密货币交易页面，比如显示实时的交易对、K线图什么的，能让前端和后端协作更顺畅，改动起来也方便。

面试官： “自然模板”，说得不错。那么，在加密货币交易场景中，例如用户需要查询某个特定的交易策略或者某个币种的历史数据，如果这些数据非常庞大且分散在不同的文档中，你如何让用户能够快速、准确地找到他们想要的信息，而不是简单地做关键词匹配？有没有考虑过AI领域的一些技术？

小润龙： (挠头) 呃...如果只是关键词匹配，那肯定不够智能。用户可能会问“最近以太坊有没有什么大的利好消息？”或者“我的高频交易策略A在过去一个月表现如何？”这种问法，直接搜关键词肯定不行。AI技术的话...我听说过RAG，就是“检索增强生成”。我们可以把这些交易策略文档、历史新闻、分析报告什么的都向量化，存到向量数据库里。然后用户输入问题后，先用Embedding模型把问题也变成向量，再到数据库里做语义检索，找到最相关的文档片段。最后，再把这些片段扔给一个LLM（大语言模型），让它生成一个准确的回答。这样用户就能问自然语言，获得更精准的答案了！

面试官： 嗯，RAG的思路基本正确。你提到了“向量化”和“向量数据库”，能具体说说在这个加密货币交易场景中，这些“文档”是如何被处理成向量，以及向量数据库在这里扮演什么角色吗？

小润龙： 好的！比如我们有大量的交易报告、市场分析文章、用户操作手册等等。我们可以用像OpenAI或者Ollama提供的Embedding模型，把这些文本内容转换成一串数字向量。这些向量代表了文本的语义信息。然后，这些向量就被存储到向量数据库里，比如Milvus或者Chroma。当用户提问时，他的问题也会被同样的方式转换成向量，然后向量数据库会快速地计算用户问题向量和所有文档向量的相似度，找出语义上最接近的那些文档。这样，无论用户怎么问，只要意思相近，就能找到相关信息，比关键词搜索强太多了！它就像一个超级智能的图书馆管理员，能理解你的意思，而不是只看书名。

第二轮：实际应用场景

面试官： 很好。我们现在考虑一个更复杂的场景。用户在交易平台上，可能会问一些非常具体的操作问题，比如“如何设置一个在比特币价格跌到28000美元时自动买入1个比特币，并在达到30000美元时自动卖出的止盈止损订单？”。这种问题，RAG系统如果只是返回文档片段，可能用户还需要自己阅读理解才能操作。你认为如何能让AI更“主动”地帮助用户完成这些复杂的操作？

小润龙： 哦！面试官，这不就是Agent（智能代理）的用武之地吗！我们可以结合Agentic RAG。当RAG找到相关文档后，不是直接给用户看，而是让一个“智能代理”来处理。这个代理知道我们交易平台有哪些API，比如“下单API”、“查询账户余额API”等等。它会根据用户的问题和RAG检索到的信息，判断用户想要做什么。比如刚才的例子，它可能会“思考”：哦，用户想设置止盈止损订单。那我就需要调用“设置订单API”，并且需要价格、数量、方向这些参数。如果缺参数，它还可以反问用户。这样，AI就不仅仅是回答问题了，它还能帮用户执行操作，甚至形成一个复杂的工作流，直接在平台里下单！这就像有一个智能交易助手在帮用户操作。

面试官： 结合Agentic RAG来解决复杂操作场景，思路很清晰。但Agent在执行这些操作时，如何确保它的“决策”是安全的，并且不会出现所谓的“AI幻觉”导致错误的交易指令？

小润龙： (搓手) AI幻觉确实是个大问题，尤其在加密货币交易这种高风险领域。为了避免幻觉和保证安全，我认为有几点： 第一，严格的工具执行框架。Agent调用的每一个API都必须是预定义、经过严格测试和权限控制的。它不能随便生成一个不存在的API或者乱传参数。 第二，RAG的精度和召回率。提供给LLM的检索结果必须高度相关和准确，这样它才能基于事实做出决策。我们需要高质量的Embedding模型和高效的向量检索。 第三，人类审核与确认。对于任何涉及资金变动或重要交易的指令，Agent不应该直接执行，而是生成一个“建议”或者“待确认的交易指令”，让用户最终点击确认。就像银行转账一样，即使AI分析好了，也得用户亲自按确认键。 第四，会话内存。Agent需要有“记忆”，记住之前的对话上下文，避免重复询问或者遗漏关键信息，但也要定期清理，防止积累错误信息。 第五，兜底机制。如果Agent不确定如何处理，或者检索不到相关信息，它应该明确告诉用户“我无法完成此操作”，而不是胡编乱造。

面试官： 非常好，安全性和幻觉的考量在金融领域至关重要。我们再回到Thymeleaf。在加密货币交易系统中，页面通常需要实时更新大量数据，比如行情价格、用户资产变化、订单状态等。Thymeleaf是服务器端渲染，你如何平衡它的优点和这种实时性需求？会遇到什么挑战？

小润龙： Thymeleaf是服务器端渲染，这意味着每次数据更新，如果需要重新渲染整个页面，效率可能会比较低，用户体验也不好。在加密货币交易这种高实时性场景下，纯粹的Thymeleaf刷新肯定不行。

我的解决方案是：

1. 局部刷新与AJAX：对于需要实时更新的区域，比如K线图、实时价格、订单簿，我们会使用WebSocket或者SSE（Server-Sent Events）推送数据到前端，然后通过JavaScript直接更新DOM，而不是重新渲染整个Thymeleaf页面。Thymeleaf只负责渲染页面的静态骨架和初始数据。
2. 结合前端框架：对于复杂的交互和实时性要求极高的模块，我们可能会考虑引入轻量级的前端框架，如Vue.js或React.js，让它们来负责局部的数据绑定和渲染，后端提供RESTful API。Thymeleaf依然负责整体布局和不常变动的页面部分。
3. 缓存策略：对于一些相对静态但访问频繁的数据，可以利用Redis等缓存技术，减少数据库压力，加快页面响应速度。
4. 延迟加载：不重要的部分可以异步加载，提升首屏加载速度。

挑战主要是如何划分Thymeleaf和JavaScript/前端框架的职责，避免混淆和维护困难。还有就是确保WebSocket或SSE的连接稳定和数据传输效率。

第三轮：性能优化与架构设计

面试官： 小润龙，你的思路很清晰。现在我们进一步讨论架构层面的问题。在我们的加密货币交易平台中，如果我们需要支持全球用户，并且有非常大的并发量，同时又要保证RAG系统的高可用性和低延迟。你认为在RAG的架构设计上，有哪些关键的优化点和扩展能力需要考虑？

小润龙： (深吸一口气) 面试官，这确实是个大挑战！全球用户、高并发、低延迟的RAG系统，我想到以下几点：

1. 分布式向量数据库：单机向量数据库肯定撑不住。我们需要像Milvus这样的分布式向量数据库，它能够将向量数据分片存储在多个节点上，支持水平扩展。每个节点可以处理一部分查询，提高吞吐量和查询速度。
2. Embedding模型服务化：Embedding模型本身可能很消耗资源。我们可以将Embedding模型独立部署为微服务，例如使用Ollama在GPU服务器上部署，提供高性能的向量化服务。这样，我们可以独立扩展Embedding服务的容量，并且方便管理和升级。
3. 缓存策略：对于高频查询的问题或者检索结果，可以在RAG系统的不同层级引入缓存。比如，用户问过的问题及对应的检索结果可以缓存起来，避免每次都重新走一遍Embedding和向量检索流程。Redis可以作为优秀的缓存方案。
4. 异步处理与队列：如果遇到一些复杂的文档加载或者索引更新操作，可以采用消息队列（如Kafka）进行异步处理。用户提交新文档或更新文档后，先将任务放入队列，后台服务慢慢处理，不影响RAG的实时查询性能。
5. 多区域部署与CDN：为了支持全球用户和降低延迟，RAG系统的各个组件，包括应用服务、向量数据库等，都应该在不同的地理区域进行部署。同时，静态资源和部分缓存内容可以通过CDN加速分发。
6. Agentic RAG的工具调用标准化与扩展性：Agent要调用的交易API，需要有一个统一、标准化的工具调用框架。新的交易功能上线后，只需要简单配置就能让Agent学会使用新工具，而不是每次都改代码。这提高了系统的扩展能力。
7. 微服务化：整个RAG系统可以拆分成多个微服务，如文档加载服务、Embedding服务、检索服务、LLM调用服务、Agent服务等。每个服务都可以独立开发、部署和扩展，提高系统的可维护性和弹性。

面试官： 考虑得很全面。最后，我们回到AI幻觉的问题上。除了你之前提到的几点，在面对企业级的复杂文档问答，例如涉及到合同条款、监管政策等非常严谨的文本时，你认为还有哪些高级策略可以进一步降低AI幻觉的风险，并提升回答的准确性和可信度？

小润龙： 面试官，对于这种严谨的文档，AI幻觉的后果可能非常严重。除了刚才提到的，我还会考虑：

1. 多源交叉验证 (Multi-Source Verification)：RAG不应该只依赖一个检索结果。对于关键问题，我们可以从多个不同的文档源（如果存在的话）进行检索，并比较这些检索结果的一致性。如果多个来源都指向同一个答案，那么可信度会更高；如果存在冲突，则需要LLM进行更深层次的分析，甚至标记为“不确定”并要求人工介入。
2. 知识图谱增强 (Knowledge Graph Enhancement)：除了向量数据库，还可以构建一个轻量级的知识图谱，存储实体（如币种、机构、政策名称）及其关系。当LLM生成答案时，可以对照知识图谱进行事实核查，确保答案中提到的实体和关系是真实存在的并且符合业务逻辑。
3. 答案溯源与引用 (Source Attribution)：LLM在生成答案时，强制要求它引用所依赖的原始文档片段甚至页码。这样用户可以自行核查答案的来源，大大增强透明度和可信度。这在法律或金融领域是必不可少的。
4. 人类在环 (Human-in-the-Loop)：对于一些高风险或复杂的查询，可以设计一个“人类在环”机制。AI生成初步答案后，不是直接给用户，而是先发送给专业人士（如法务、合规团队）进行审核，确认无误后再发布。这是一种最终的保障。
5. Re-ranking (重排序)：RAG检索到文档片段后，在交给LLM之前，可以使用一个更小的、专门训练过的模型进行二次排序，确保最相关的、最权威的片段排在前面，减少LLM被次要信息干扰的可能性。

这些高级策略结合起来，可以最大程度地降低AI幻觉的风险，尤其是在处理企业级的严谨文档时。

面试结果

面试官： 小润龙，今天的面试到此结束。你对RAG、向量数据库、Agentic RAG以及Thymeleaf的理解都展现出了一定的深度，并且能结合实际业务场景进行分析。特别是你对AI幻觉的防范措施和RAG系统扩展能力的思考，给我留下了深刻印象。虽然在某些基础概念的阐述上有些许模糊，但整体技术思路是清晰且具有潜力的。我们会将你的表现反馈给HR，请等待后续通知。

小润龙： (松了一口气，擦了擦汗) 谢谢面试官！我学到很多！

📚 技术知识点详解

1. 检索增强生成 (RAG) 与加密货币交易语义搜索

什么是RAG？

RAG (Retrieval Augmented Generation) 是一种结合了信息检索和生成模型的技术。它旨在解决大型语言模型（LLMs）的“幻觉”问题（即生成虚假或不准确信息），并通过提供外部的、实时更新的知识来增强LLM的回答能力。

在加密货币交易场景中，用户可能需要查询“最新的监管政策对DeFi市场的影响”、“某个ICO项目的技术白皮书摘要”或“某套量化交易策略的历史表现”。这些信息通常散布在大量的文档、报告和新闻中。

RAG工作流程：

1. 文档加载与切分 (Document Loading & Chunking)：将加密货币相关的各种文档（交易报告、市场分析、白皮书、新闻文章、用户手册等）加载进来，并切分成适合处理的小块（Chunks）。
2. 向量化 (Embedding)：使用Embedding模型（如OpenAI的text-embedding-ada-002或开源的Ollama）将每个文本块转换成一个高维度的数字向量。这些向量捕获了文本的语义信息。

   # 伪代码示例：使用Ollama的Embedding模型
   from1 ollama import Client
   
   def get_embedding(text):
       client = Client(host='http://localhost:11434') # 假设Ollama服务运行在本地
       response = client.embeddings(model='llama2', prompt=text)
       return response['embedding']
   
   doc_chunk = "比特币减半事件对市场流动性的影响分析。"
   embedding_vector = get_embedding(doc_chunk)
   print(f"文档块的Embedding向量长度：{len(embedding_vector)}")
   # 实际应用中，这里会是一个浮点数列表，例如 [0.1, 0.05, -0.2, ...]
   

3. 向量数据库存储 (Vector Database Storage)：将这些向量与原始文本块的引用一起存储在向量数据库（如Milvus、Chroma或RedisStack的Vector Search模块）中。

   # 伪代码示例：将Embedding和文本存储到ChromaDB
   # pip install chromadb
   import chromadb
   
   client = chromadb.Client() # 或 chromadb.PersistentClient(path="/path/to/db")
   collection = client.get_or_create_collection(name="crypto_docs")
   
   doc_id = "doc_123"
   content = "以太坊2.0升级将带来更高的交易吞吐量和更低的燃料费。"
   embedding = get_embedding(content) # 调用上面的get_embedding函数
   
   collection.add(
       embeddings=[embedding],
       documents=[content],
       metadatas=[{"source": "Ethereum Blog", "date": "2023-10-26"}],
       ids=[doc_id]
   )
   print(f"文档 '{doc_id}' 已存储到向量数据库。")
   

4. 用户查询与语义检索 (User Query & Semantic Retrieval)：当用户提出问题时，同样使用Embedding模型将其转换为向量。然后，在向量数据库中进行语义检索，查找与用户问题向量最相似（距离最近）的文档块。

   # 伪代码示例：在ChromaDB中进行语义检索
   user_query = "以太坊什么时候升级？"
   query_embedding = get_embedding(user_query)
   
   results = collection.query(
       query_embeddings=[query_embedding],
       n_results=2 # 检索最相似的2个文档
   )
   print("检索到的相关文档：")
   for doc in results['documents'][0]:
       print(f"- {doc}")
   # 假设检索结果为：
   # - "以太坊2.0升级将带来更高的交易吞吐量和更低的燃料费。"
   # - "君士坦丁堡分叉是历史上的一个重要升级。"
   

5. LLM增强生成 (LLM Augmented Generation)：将检索到的相关文档块作为上下文信息，连同用户的问题一起发送给LLM。LLM基于这些“事实”生成一个准确、连贯的答案。这大大减少了LLM“胡说八道”的概率。

   # 伪代码示例：结合LLM生成答案
   # 假设LLM的API调用，实际会使用如OpenAI API, Google Gemini API等
   def generate_answer_with_llm(user_query, retrieved_docs):
       prompt = f"""
       基于以下信息，请回答用户的问题：
       ---
       {chr(10).join(retrieved_docs)}
       ---
       用户问题: {user_query}
       """
       # 实际调用LLM API
       # response = llm_api.generate(prompt)
       # return response.text
       return "根据检索到的信息，以太坊2.0升级将显著提升交易吞吐量并降低燃料费，这将对用户体验产生积极影响。"
   
   llm_answer = generate_answer_with_llm(user_query, results['documents'][0])
   print(f"LLM生成的答案：{llm_answer}")
   

优势：

• 减少AI幻觉：LLM的回答基于外部知识，更可靠。
• 知识可更新：新的文档加入向量数据库即可，无需重新训练LLM。
• 实时性强：可以快速检索最新信息。
• 语义理解：超越关键词匹配，理解用户意图。

2. Agentic RAG 与加密货币交易自动化

什么是Agentic RAG？

Agentic RAG (智能代理检索增强生成) 是RAG的进阶应用，它不仅仅是回答问题，而是通过结合智能代理 (Agent) 的能力，让AI能够理解用户的意图，并主动调用外部工具（如API）来执行复杂的操作，从而实现更深层次的自动化。在加密货币交易中，这意味着AI不仅能告诉用户“如何下单”，甚至能“帮用户下单”。

核心组件：

1. Agent (智能代理)：LLM作为Agent的“大脑”，它负责理解用户指令、规划执行步骤、决定调用哪个工具、处理工具的输出并生成最终响应。
2. 工具执行框架 (Tool Execution Framework)：一套定义了Agent可以调用的所有外部功能（API）的系统。这些工具可以是交易平台的下单API、查询行情API、账户管理API等。每个工具都有明确的输入参数和输出格式。
3. RAG模块：为Agent提供背景知识和实时信息的检索能力，帮助Agent理解复杂的交易策略或市场情况。
4. 聊天会话内存 (Chat Session Memory)：Agent需要记住与用户的历史对话上下文，以便进行多轮交互，并确保决策的连贯性。

在加密货币交易中的应用示例：

假设用户说：“设置一个当比特币价格跌到28000时买入1个BTC，并在30000时卖出的限价止盈止损订单。”

1. 用户输入：Agent接收到用户指令。
2. 意图理解与规划 (LLM as Brain)：Agent（LLM）通过其内置的逻辑和RAG检索到的交易规则文档，理解用户意图是“设置止盈止损订单”。它会规划执行步骤：
   • 识别需要调用的工具：create_limit_order 或 create_stop_limit_order。
   • 提取参数：symbol='BTC/USDT', buy_price=28000, sell_price=30000, quantity=1。
3. 工具调用 (Tool Calling)：Agent根据规划，调用交易平台的API。

   // 伪代码示例：Java后端Agent工具调用
   public class TradingAgentService {
       private final TradingApiClient tradingApiClient; // 假设这是封装好的交易API客户端
   
       public TradingAgentService(TradingApiClient tradingApiClient) {
           this.tradingApiClient = tradingApiClient;
       }
   
       @AgentTool(name = "create_stop_loss_take_profit_order", description = "创建止盈止损限价订单")
       public String createStopLossTakeProfitOrder(
               @ToolParameter(name = "symbol", description = "交易对，如BTC/USDT") String symbol,
               @ToolParameter(name = "buyPrice", description = "止损买入价格") BigDecimal buyPrice,
               @ToolParameter(name = "sellPrice", description = "止盈卖出价格") BigDecimal sellPrice,
               @ToolParameter(name = "quantity", description = "交易数量") BigDecimal quantity) {
           try {
               // 假设交易API有专门的止盈止损接口
               tradingApiClient.placeStopLossTakeProfitOrder(symbol, buyPrice, sellPrice, quantity);
               return "已成功提交止盈止损订单，买入价格：" + buyPrice + "，卖出价格：" + sellPrice;
           } catch (Exception e) {
               return "提交订单失败: " + e.getMessage() + "。请检查账户余额或市场条件。";
           }
       }
   
       // 其他工具...
   }
   
   // Agent在内部会根据用户指令和RAG结果选择调用上述方法
   // LLM可能会生成类似 "call:create_stop_loss_take_profit_order(symbol='BTC/USDT', buyPrice=28000, sellPrice=30000, quantity=1)" 的指令
   

4. 结果反馈与用户确认：Agent执行API后，将结果反馈给用户，并可能要求用户最终确认。例如，它可能会说：“我已经为您创建了一个比特币的止盈止损订单，请确认详情。”

防范AI幻觉与安全性：

• 严格的API定义和权限控制：Agent只能调用预先授权的API，且不能生成随机参数。
• 人类在环 (Human-in-the-Loop)：对于涉及资金的敏感操作，强制要求用户进行最终确认。
• RAG提供最新交易规则：确保Agent基于最新的交易规则和政策进行决策。
• 日志与审计：所有Agent的操作都应有详细日志，方便追溯和审计。

3. Thymeleaf 在加密货币交易系统中的应用

什么是Thymeleaf？

Thymeleaf 是一款现代的服务器端Java模板引擎，广泛应用于Spring Boot Web应用中，用于生成HTML、XML、JavaScript、CSS等文本格式。它以其“自然模板”的特性而闻名，即模板文件在不经过后端处理时，仍能作为静态HTML在浏览器中正确显示，方便前端设计师工作。

在加密货币交易系统中的优势：

1. 自然模板：设计师可以直接用浏览器打开.html模板文件，看到静态布局，无需启动后端服务。这在设计复杂的交易界面（如K线图布局、订单簿展示）时，能极大地提高前端和后端协作效率。

   <!DOCTYPE html>
   <html xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
   <head>
       <title th:text="${pageTitle}">加密货币交易平台</title>
       <meta charset="UTF-8">
       <link rel="stylesheet" href="/css/main.css">
   </head>
   <body>
       <h1 th:text="${welcomeMessage}">欢迎来到我们的交易平台</h1>
       <div id="realtime-price-display">
           <!-- 实时价格会通过JavaScript/WebSocket更新 -->
           <span th:text="${currentPrice}">加载中...</span>
       </div>
       <table class="order-list">
           <thead>
               <tr>
                   <th>交易对</th>
                   <th>价格</th>
                   <th>数量</th>
                   <th>操作</th>
               </tr>
           </thead>
           <tbody>
               <tr th:each="order : ${userOrders}">
                   <td th:text="${order.symbol}">BTC/USDT</td>
                   <td th:text="${#numbers.formatDecimal(order.price, 0, 'COMMA', 2, 'POINT')}">29000.00</td>
                   <td th:text="${#numbers.formatDecimal(order.quantity, 0, 'COMMA', 4, 'POINT')}">0.1234</td>
                   <td><button th:data-order-id="${order.id}" class="cancel-btn">取消</button></td>
               </tr>
               <tr th:if="${#lists.isEmpty(userOrders)}">
                   <td colspan="4">暂无活动订单</td>
               </tr>
           </tbody>
       </table>
       <script src="/js/realtime.js"></script>
   </body>
   </html>
   

2. 与Spring框架深度集成：Thymeleaf是Spring推荐的模板引擎，与Spring MVC、Spring Boot集成非常方便，可以直接访问Model中的数据、Spring Security上下文等。这对于构建交易平台的身份验证、授权等功能非常有利。
3. 安全性：Thymeleaf内置了XSS (跨站脚本攻击) 防护，默认会对输出内容进行转义，这对于显示用户输入的交易评论、昵称等非常重要，防止恶意脚本注入。
4. 强大的表达式语言：支持OGNL和Spring EL表达式，可以方便地访问Java对象属性、调用方法，进行条件判断、循环遍历等复杂操作，用于动态展示用户资产、交易历史、市场深度等数据。

挑战与应对实时性需求：

加密货币交易系统对实时性要求极高，Thymeleaf作为服务器端渲染引擎，在纯粹刷新页面时效率不高。

应对策略：

• Thymeleaf渲染骨架 + JavaScript/WebSocket更新内容：
  • Thymeleaf负责渲染页面的静态结构（如导航栏、侧边栏、表格头部）和初始数据。
  • 对于实时变化的区域（如K线图、实时价格、订单簿、用户余额），利用WebSocket或SSE技术，从后端实时推送数据到前端。
  • 前端使用JavaScript（可以配合轻量级库如jQuery，或现代框架如Vue/React）接收数据，并直接更新页面的DOM元素，避免整个页面刷新。
  • 例如，上面的realtime-price-display <span> 标签，初始值由Thymeleaf渲染，但后续更新由JavaScript通过WebSocket监听并更新。

// /js/realtime.js 伪代码
document.addEventListener('DOMContentLoaded', function() {
    const priceDisplay = document.getElementById('realtime-price-display').querySelector('span');
    // 假设WebSocket连接到 /ws/crypto-feed
    const socket = new WebSocket('ws://localhost:8080/ws/crypto-feed');

    socket.onopen = function(event) {
        console.log("WebSocket连接已建立");
        socket.send(JSON.stringify({ subscribe: "BTC/USDT_PRICE" })); // 订阅比特币价格
    };

    socket.onmessage = function(event) {
        const data = JSON.parse(event.data);
        if (data.type === 'price_update' && data.symbol === 'BTC/USDT') {
            priceDisplay.textContent = parseFloat(data.price).toFixed(2);
            // 可以在这里根据价格变化添加样式，如红色上涨，绿色下跌
            priceDisplay.style.color = data.change > 0 ? 'green' : (data.change < 0 ? 'red' : 'black');
        }
        // 也可以处理订单更新、资产变化等
    };

    socket.onclose = function(event) {
        console.log("WebSocket连接已关闭");
    };

    socket.onerror = function(error) {
        console.error("WebSocket错误:", error);
    };

    // 取消订单按钮的JS事件处理
    document.querySelectorAll('.cancel-btn').forEach(button => {
        button.addEventListener('click', function() {
            const orderId = this.dataset.orderId;
            if (confirm(`确定要取消订单 ${orderId} 吗？`)) {
                // 发送AJAX请求到后端取消订单
                fetch(`/api/orders/cancel/${orderId}`, { method: 'POST' })
                    .then(response => response.json())
                    .then(data => {
                        if (data.success) {
                            alert("订单取消成功！");
                            // 刷新订单列表或移除该行
                            this.closest('tr').remove();
                        } else {
                            alert("订单取消失败：" + data.message);
                        }
                    })
                    .catch(error => console.error('取消订单错误:', error));
            }
        });
    });
});

通过这种混合渲染的方式，Thymeleaf可以很好地服务于加密货币交易系统的页面构建。

💡 总结与建议

本次面试全面考察了候选人对AI技术（特别是RAG、向量数据库、Agentic RAG）和前端模板引擎（Thymeleaf）在加密货币交易这一高风险、高实时性业务场景下的理解和应用能力。

对于小润龙的建议：

1. 深化基础，拓展广度：虽然对RAG和Thymeleaf有一定了解，但在基础概念的精确性上仍需加强。同时，对于AI领域，可以深入了解不同Embedding模型的特点、向量数据库的索引机制、LLM的微调等。
2. 业务结合，方案落地：在回答技术问题时，要始终紧密结合业务场景，思考如何将技术方案落地并解决实际痛点，例如Agentic RAG如何与交易API无缝集成，如何处理高并发下的性能瓶颈。
3. 实践出真知：AI和高性能系统都需要大量的实践才能真正掌握。尝试搭建一个迷你的RAG系统，或者用Thymeleaf结合WebSocket实现一个简单的实时行情展示页面，将理论知识转化为实践经验。
4. 关注前沿，持续学习：AI技术发展迅速，特别是像Agentic RAG、复杂工作流、AI幻觉防范等，都是当前的热点和难点。持续关注行业动态，保持学习的热情。

对于从事Java后端开发的工程师而言，理解并能实践AI与传统Web技术栈的结合，尤其是在金融等复杂领域，将是未来职业发展的重要竞争力。