Spring-AI-应用开发工程师面试全流程从-RAG-到企业级架构落地
Spring AI 应用开发工程师面试全流程：从 RAG 到企业级架构落地
一、基础概念与核心技术
面试官： 小C，先从基础聊起。你能说一下 Spring AI 是什么吗？它的核心组件有哪些？和 LangChain 或直接用 OpenAI API 相比有什么不同？
小C： 嗯，我理解是 Spring AI 是 Spring 团队推出的一个整合大模型的框架，它把大模型 API 集成进 Spring Boot 应用里，提供了像 ChatClient、PromptTemplate、VectorStore 这样的组件。和 LangChain 相比，它更轻量，贴近 Spring 开发风格；和直接调用 OpenAI API 相比，它把模型交互、RAG 流程抽象成了 Spring 的标准 Bean，减少了重复代码。
面试官： 嗯，你这个点说得对，但是还不够全面。那什么是 Prompt Template？它在 Spring AI 中是怎么用的？
小C： 嗯，我理解是 Prompt Template 就像是一个动态拼接 Prompt 的工具，可以用变量注入，避免写死。比如在 Spring AI 里用 PromptTemplate.from("请回答关于 {topic} 的问题")，然后填充 topic 变量。这样方便在不同业务场景下重用。
面试官： 好。那再深入一点，你能解释一下 RAG 的流程吗？
小C： 嗯，我理解是 RAG（检索增强生成）主要分两步：先用向量数据库做检索，把相关的知识库内容找出来；然后把这些结果和用户问题一起拼接进 Prompt，再交给大模型生成答案。在 Spring AI 里可以用 VectorStore 来存储和检索，再用 ChatClient 来调用模型。
面试官： 可以。那如果我们接一个 Milvus 作为向量数据库，你觉得集成 Spring AI 会遇到什么挑战？
小C： 嗯，我只了解一部分。可能是 Milvus 的 Java SDK 和 Spring Data 生态不完全兼容，要么自己写适配层，要么用已有的社区实现。另外一个挑战是如何保证索引更新和检索速度，比如数据量很大时要考虑分片和缓存。可能我的理解还不够完整。
知识点解析
标准答案：
- Spring AI 核心组件：
ChatClient（对话接口）、PromptTemplate（模板化 Prompt）、VectorStore（向量存储与检索）。 - 区别：LangChain 偏工具链式，支持复杂工作流；Spring AI 更偏 Spring Boot 集成，简化应用落地；OpenAI API 则更底层。
- RAG 流程：用户 Query → 向量化 → 检索知识片段 → 拼接 Prompt → 大模型生成 → 返回答案。
- 挑战：数据库驱动兼容性、索引性能、延迟优化、数据更新机制。
业务场景分析：
在智能客服、知识库问答、企业内部文档搜索等应用里，RAG 能显著减少「AI 幻觉」，保证回答基于真实数据。
技术实现要点：
- Spring AI 的
VectorStore接口定义存储/检索 API。 - 集成 Milvus 时需要写 Adapter，把 Milvus SDK 封装为 Spring Bean。
- 配合 Spring Cache/Redis 提高热查询性能。
最佳实践建议：
- PromptTemplate 尽量保持结构化，减少模型误解。
- 向量库要监控查询延迟，避免影响用户体验。
- 在生产中加入日志和链路追踪，方便调优。
二、系统架构与工程实现
面试官： 假设我们要做一个多租户 AI 平台，不同租户可能用不同模型或不同 API Key。你会怎么在 Spring Boot 里实现？
小C： 嗯，我理解是可以通过 TenantContextHolder 保存租户信息，然后在调用 ChatClient 时，根据租户动态选择模型配置。比如在 Spring 配置里用 @Bean @Scope("prototype") 来注入不同的模型客户端，也可以通过工厂模式在运行时切换。
面试官： 嗯，你说到重点了，但要注意租户隔离的安全问题。那 Spring AI 支持流式输出吗？比如我们做一个 Web 前端的聊天应用。
小C： 支持的。可以用 Flux<ChatResponse> 这种响应式方式，结合 Spring WebFlux，把模型的 Streaming Response 一点点推给前端。我之前踩过坑是前端要用 SSE（Server-Sent Events）来接收流式数据。
面试官： 很好。那如果处理大规模并发请求，你会怎么优化？
小C： 嗯，我理解是要做几个层面的优化：
- 模型请求异步化，避免阻塞线程。
- 批量请求聚合，减少 API 调用次数。
- 用缓存和向量索引优化检索。
- 监控 QPS，考虑限流和熔断。
可能我的理解还不够完整。
知识点解析
标准答案：
- 多租户支持：利用上下文（如
TenantContext）、工厂模式或配置中心，动态加载不同租户的模型配置。 - 流式推理：Spring AI + WebFlux + SSE，支持实时输出。
- 性能优化：异步非阻塞架构、批量请求、缓存、限流、熔断、监控。
业务场景分析：
- 多租户适合 SaaS 模型平台。
- 流式推理常见于智能客服、教育答疑，用户体验更好。
- 性能优化在金融风控场景尤为关键。
技术实现要点：
Flux<ChatResponse>+MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE实现流式接口。- 动态租户配置可借助 Spring Cloud Config 或数据库。
- 性能优化结合 Spring Boot Actuator 监控和 Redis 缓存。
最佳实践建议：
- 统一管理租户 API Key，避免泄露。
- 流式接口前后端协议要统一，否则容易报错。
- 大规模请求要做压测，提前发现瓶颈。
三、业务落地与应用场景
面试官： 假设我们要做一个企业智能客服，Spring AI 怎么设计？
小C： 嗯，我理解是：
- 前端用户请求进来，经过 Spring Boot 网关。
- 服务层用 Spring AI 的
ChatClient调用模型。 - 知识库部分用 RAG + 向量数据库。
- 多租户场景下，每个客户有独立的模型配置。
- 为了低延迟，用流式返回给前端。
面试官： 嗯，可以。那在金融风控里，Spring AI 怎么保证合规性？
小C： 这个我只了解一部分。可能是要加可解释性，比如把检索到的知识内容返回给用户一起展示，避免纯黑箱。同时结合 Spring Security 控制权限，敏感数据要脱敏。
面试官： 好的。那最后一个问题，在企业知识库系统里，怎么避免「AI 幻觉」？
小C： 嗯，我理解是要做几件事：
- 用 RAG 检索限定上下文，不让模型自由发挥。
- 在 Prompt 里明确指令，比如「如果不知道就回答不知道」。
- 加置信度过滤，低于阈值的答案不要返回。
- 结合人工审核机制。
面试官： 嗯，这些方法都比较实用。今天就到这里，回去等通知。
知识点解析
标准答案：
- 智能客服架构：前端 → 网关 → Spring AI 服务 → RAG 检索 → 模型调用 → 流式返回。
- 金融风控合规性：输出可解释、日志追踪、权限控制、数据脱敏。
- 避免幻觉：限制上下文、明确 Prompt、置信度过滤、人工审核。
业务场景分析：
- 智能客服：快速响应、多租户 SaaS。
- 金融风控：合规性最关键，AI 要辅助而不是替代人。
- 企业知识库：准确性第一，幻觉控制尤为重要。
技术实现要点：
- 用 Spring Security 保障安全。
- 用
@Controller+ SSE 实现流式接口。 - 用 RAG + 向量库实现文档问答。
最佳实践建议：
- 金融医疗等行业 Prompt 要谨慎，增加法律合规校验。
- 企业知识库定期更新索引，保证内容时效性。
- 幻觉控制要多层次：技术 + 流程 + 人工。
文章标签：
SpringAI,SpringBoot,RAG,向量数据库,流式推理,多租户架构,智能客服,企业知识库,金融风控,AI应用落地