SpringAI应用开发面试全流程：技术原理、架构优化与企业场景解析
SpringAI应用开发面试全流程：技术原理、架构优化与企业场景解析
一、基础概念与核心技术
**面试官（O）：**Spring AI是什么？你觉得它与LangChain、OpenAI API最大的区别是什么？
**小C（C）：**嗯，我理解是Spring AI是Java生态下的AI集成框架，核心有PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG等。和LangChain比它更Spring化，和OpenAI API比多了自动装配和企业级集成。可能我的理解还不够完整。
**O：**你说得对，但是还不够全面。Spring AI如何简化大模型集成过程？
**C：**它通过starter、自动配置，开发者只需配置模型和Prompt，底层调用和鉴权都框架帮忙处理。
**O：**Prompt Template是什么？在Spring AI中怎么用？
**C：**Prompt Template是参数化模板，定义任务结构，Spring AI用注解或API动态填充变量，复用性强。
**O：**RAG流程你能讲下吗？Spring AI怎么做？
**C：**RAG就是先用Embedding做向量检索，再把结果拼到Prompt里给大模型。Spring AI通过VectorStore和PromptTemplate实现。
**O：**API交互和流式输出支持呢？
**C：**Spring AI能接入多种模型API，部分模型如OpenAI支持Streaming Response，Spring AI用WebFlux实现流式推理。
知识点解析
- Spring AI核心：PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG。
- Prompt Template：参数化模板，任务复用。
- RAG流程：Embedding+向量检索+生成。
- 集成方式：Starter、自动装配、WebFlux流式推理。
业务场景：企业知识库、智能客服、文档问答等。 技术要点：YAML配置、标准接口、流式推理。 最佳实践：合理设计Prompt模板，选型兼容Spring生态。
二、系统架构与工程实现
**O：**假设我们做多租户AI平台，Spring AI怎么支持多租户模型配置与管理？
**C：**可以用配置中心或数据库保存每个租户模型信息，Spring Boot用TenantContext动态切换，API按租户路由。可能我的理解还不够完整。
**O：**推理优化和高并发怎么做？
**C：**可以用模型量化、KV Cache、异步/线程池批量处理，Spring AI支持Reactive编程。
**O：**流式推理和前端实时交互？
**C：**Spring AI结合WebFlux实现流式推理，前端用SSE或WebSocket实时展示结果。
**O：**Web前端要实时展示需要哪些组件？
**C：**WebFlux控制器、Reactive流类型，前端用EventSource或WebSocket订阅。
知识点解析
- 多租户支持：配置中心、TenantContext、动态API路由。
- 推理优化：量化、KV缓存、批处理、异步。
- 流式推理与Web集成：WebFlux、SSE/WebSocket、Reactive流。
业务场景：多租户AI服务、智能客服、知识库。 技术要点：配置中心、线程池、WebFlux、前端SSE集成。 最佳实践：异步+批处理提升吞吐，流式推理优化体验。
三、业务落地与应用场景
**O：**假如我们做智能客服系统，Spring AI怎么设计架构，多租户怎么处理？
**C：**每租户配置独立模型和Prompt模板，缓存减少重复推理，流式推理提升响应速度，高峰限流降级。对，这个我之前踩过坑。
**O：**金融风控如何保证可解释性和合规？安全性怎么做？
**C：**Prompt加解释性输出，链路追踪，Spring Security做权限管控和脱敏处理。
**O：**企业知识库如何避免AI幻觉？
**C：**用RAG让模型只引用知识库内容，Prompt加来源说明。
**O：**SpringAI和LangChain、LlamaIndex如何选型？
**C：**SpringAI适合Java企业级集成，LangChain偏Python，LlamaIndex强索引检索。看技术栈和业务需求选。
知识点解析
- 智能客服：多租户Prompt、缓存、流式推理、限流降级。
- 金融风控：Prompt解释性、Trace链路、Spring Security合规。
- 企业知识库：RAG检索+溯源，避免幻觉。
- 技术选型：SpringAI适合Java/企业，LangChain适合Python。
业务应用：智能客服、风控、知识库。 技术要点：Prompt设计、缓存、权限管控、链路追踪。 最佳实践：Prompt可解释性、RAG检索安全，合理选型匹配业务。
面试收尾
**O：**今天就到这里，回去等通知。
总结
本文通过互联网大厂SpringAI应用开发面试场景，系统梳理了SpringAI核心组件、架构优化与典型业务场景，分步解析技术原理、工程要点与落地实践，帮助Java开发者系统掌握SpringAI与大模型集成的全链路。