SpringAI应用开发面试实录：核心技术、架构设计与业务场景全解析
SpringAI应用开发面试实录：核心技术、架构设计与业务场景全解析
一、基础概念与核心技术
**面试官（O）：**我们先聊聊Spring AI。它是什么？核心组件有哪些？和LangChain、OpenAI API有什么区别？
**小C（C）：**嗯，我理解是Spring AI是Java生态下的AI集成框架，核心包括PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG等。和LangChain相比，Spring AI更适合Spring微服务场景，和OpenAI API比，它提供了更高层的封装和自动配置。可能我的理解还不够完整。
**O：**你说得对但不够全面。Spring AI如何简化大模型集成？
**C：**它通过starter和自动装配，让开发者只需配置模型和Prompt，底层HTTP、鉴权都由框架负责。
**O：**Prompt Template是什么？怎么用？
**C：**Prompt Template是参数化的提示模板，用于描述任务结构。Spring AI支持注解或API填参，提升复用。
**O：**RAG流程你理解吗？Spring AI怎么实现？
**C：**RAG是检索后增强生成，先用向量数据库检索，结果拼到Prompt里送给大模型。Spring AI结合VectorStore和PromptTemplate实现。
**O：**Spring AI与外部API交互、流式输出如何？
**C：**支持多种API，部分模型如OpenAI支持Streaming Response，Spring AI用WebFlux对接流式返回。
知识点解析
- Spring AI核心：PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG。
- Prompt Template：参数化模板，便于任务复用与管理。
- RAG流程：检索-增强-生成，结合向量数据库。
- 集成方式：Starter、自动装配、流式推理支持。
业务场景：适用于企业知识库、智能客服等场景。 技术要点：YAML配置、自动装配、标准接口、WebFlux流式响应。 最佳实践：合理设计Prompt，选用兼容Spring生态的组件。
二、系统架构与工程实现
**O：**假设我们要做一个多租户AI服务平台，Spring AI怎么支持多租户模型配置？
**C：**可以用多租户配置，每个租户分配独立ModelConfig，Spring Boot可通过TenantContext动态切换。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提升推理速度。批量请求用异步/线程池处理，Spring AI支持Reactive编程。
**O：**流式推理和前端集成呢？
**C：**Spring AI支持流式推理，结合WebFlux能推送结果到前端，比如用SSE或WebSocket。
**O：**前端实时展示AI回复需要哪些组件？
**C：**需要WebFlux控制器、Reactive流返回类型，前端用EventSource或WebSocket订阅。
知识点解析
- 多租户支持：TenantContext、配置中心、动态模型切换。
- 推理优化：量化、KV缓存、批处理、异步调用。
- 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、文档问答。 技术要点：Spring WebFlux、线程池、配置中心、前端SSE集成。 最佳实践：异步+批处理提升吞吐，流式推理提升体验。
三、业务落地与应用场景
**O：**假设做智能客服，Spring AI如何实现多租户和低延迟？
**C：**可为每租户配置独立模型和Prompt模板，用缓存减少重复推理，流式推理提升响应速度，高峰期用限流和降级。对，这个我之前踩过坑。
**O：**金融风控如何保障可解释性和合规？安全性怎么做？
**C：**Prompt里加解释性输出，链路追踪结合Spring Security做权限管控和数据脱敏。
**O：**企业知识库问答如何避免AI幻觉？
**C：**用RAG让模型优先检索知识库，再回答，Prompt加来源说明。
**O：**Spring AI与LangChain、LlamaIndex如何选型？
**C：**Spring AI适合Java和企业集成，LangChain偏Python，LlamaIndex更适合知识索引检索。看团队技术栈和需求选型。
知识点解析
- 智能客服：多租户Prompt配置、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+知识溯源，避免幻觉。
- 技术选型：Spring AI适合Java团队，LangChain适合Python。
业务应用：智能客服、风控、知识库三大场景。 技术要点：Prompt设计、缓存、权限管控、Trace链路。 最佳实践：Prompt可解释性、RAG检索保障安全，合理选型避免踩坑。
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核心技术、工程架构与典型业务场景，分步解析技术原理、架构要点与落地实践，帮助Java开发者快速掌握SpringAI与大模型集成的全流程。