Java 17 与 Spring AI 深度探索：RAG 架构与 Agent 智能体的企业级应用实践

场景背景

互联网顶级大厂面试现场，冷酷严厉的魔鬼考官对小谢——一位自信满满但理解尚浅的程序员，展开了一场关于 Java 17、Spring AI、RAG 以及 Agent 智能体的深度技术面试。

Round 1: AI 架构与集成对决

小谢：我觉得 Spring AI 就是换个皮肤的 RestTemplate，没啥区别。

面试官：那你知道 Spring AI 是如何通过 Advisor 机制实现统一的 Prompt 注入和历史上下文管理的吗？并且，Java 17 的虚拟线程在处理长连接 AI 响应时有什么优势？

小谢：Advisor 是 Spring 的拦截器机制，可以在调用链中统一处理逻辑。Spring AI 利用 Advisor 统一注入 Prompt，并管理历史上下文，提升请求一致性和复用性。

面试官：对。虚拟线程（Virtual Threads）是 Java 17+ 引入的轻量级线程，能够高效处理大量并发长连接请求，避免传统线程阻塞带来的资源浪费。

ExecutorService executor = Executors.newVirtualThreadPerTaskExecutor();

executor.submit(() -> {
    // 处理 AI 长连接响应
});

Round 2: RAG 深度优化

小谢：RAG 就是存向量查向量嘛，没有那么复杂。

面试官：错！你知道怎么解决 RAG 的“幻觉”问题吗？Embedding 的维度灾难是啥？为什么检索后还要 Re-rank ？

小谢：维度灾难指的是向量维度过高导致检索效率和准确性下降。幻觉问题是大模型生成不准确内容的表现。Re-rank 是用更精细的模型对初步检索结果排序，提高准确率。

面试官：很好。利用 PgVector 或 Milvus 支持分区与索引策略，结合多级检索和 GraphRAG 知识图谱增强，可以有效减少幻觉，提升检索效果。

Round 3: Agent 智能体与 Tool 调用

小谢：Agent 不就是写一堆 if-else 调接口吗？

面试官：LLM 识别 Function Calling 的底层原理是通过模型输出的结构化 JSON 指令，结合上下文窗口解析调用。Java 里，我们用 OutputParser 将非结构化数据映射为 POJO，优雅处理复杂返回。

public class AgentResponse {
    private String action;
    private Map<String, Object> parameters;

    // getters and setters
}

OutputParser<AgentResponse> parser = new JsonOutputParser<>(AgentResponse.class);
AgentResponse response = parser.parse(llmOutput);

面试官：而 LangChain4j 提供声明式 Tool 调用，结合 Spring AI Agent，方便构建复杂的智能工作流。

架构示意描述

1. Java 17 虚拟线程池处理高并发 AI 请求。
2. Spring AI 通过 Advisor 实现 Prompt 注入与上下文管理。
3. RAG 利用 PgVector/Milvus 多级检索与 GraphRAG 知识图谱增强。
4. Agent 使用 Function Calling 结构化调用，结合 OutputParser 和 LangChain4j 框架。

技术干货区：小白必看知识卡片

1. 虚拟线程：轻量级线程，适合高并发长连接，减少资源消耗。
2. Spring AI Advisor：统一拦截 AI 请求，实现 Prompt 与上下文管理。
3. RAG 幻觉问题：大模型生成虚假信息，通过多级检索与重排序缓解。
4. Embedding 维度灾难：高维向量导致检索效率降低，需降维或分区策略。
5. 多级检索：粗排+精排结合，提高检索精度。
6. GraphRAG：知识图谱增强检索，补充语义信息。
7. Function Calling：模型输出结构化指令，支持智能体调用外部工具。
8. OutputParser：将模型非结构化输出映射为 Java POJO，便于处理。
9. LangChain4j：声明式 Tool 调用框架，提升 Agent 工作流构建效率。
10. Spring AI Agent：基于 Spring 的智能体框架，支持复杂任务自动化。

通过本文的对话与示例，读者可以深入理解并掌握 Java 17 与 Spring AI 在企业级 AI 应用中的核心技术，助力实际项目开发。