Java大厂面试：当AI遇上维修服务，RAG、Agent与Spring AI的实战较量

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Java大厂面试：当AI遇上维修服务，RAG、Agent与Spring AI的实战较量

面试实录

第一轮：基础概念考查

面试官（严肃专业）：
小润龙你好，欢迎参加面试。我们直接进入主题。目前公司正在将AI技术深度融入维修服务体系，你对RAG（检索增强生成）了解吗？它在这一类场景中能解决哪些实际问题？

小润龙（略显紧张但努力回应）：
您好！说到RAG，我觉得它和那种完全靠大模型“自由发挥”的方式不一样。它更像是先去“图书馆”查资料，再结合自己的“语言能力”来回答问题。用在维修服务上特别合适——比如我们的维修师傅遇到一个陌生故障，过去可能只能凭经验或翻纸质手册。而有了RAG，相当于给AI配了个超级知识库大脑，它可以快速检索内部的维修文档、历史案例甚至专家笔记。这样生成的答案就基于真实数据，不仅能精准给出诊断建议和操作步骤，还能有效避免“AI幻觉”，也就是AI自己编造信息的情况。

ChatClient

面试官：
回答得不错，抓住了关键点。为了让RAG系统高效地从大量维修资料中提取信息，通常我们会使用向量数据库和Embedding模型。你能说明它们在此过程中的作用吗？

小润龙：
当然可以！向量数据库就像是一个按“意思”分类的智能图书馆，而不是按标题或关键词。我们要把所有的技术文档、维修手册这些文本内容，通过Embedding模型转换成一串数字向量——我管这叫“语义DNA”。这个DNA代表的是文字背后的含义。举个例子，“发动机发出奇怪噪音”和“引擎有异响”虽然措辞不同，但经过Embedding处理后，它们的向量会非常接近。然后我们把这些向量存进向量数据库。当用户提问“空调不制冷怎么办”时，系统会把这个问题也转成向量，再去数据库里找最相似的几个“语义DNA”，从而定位到最相关的解决方案文档。这样一来，搜索不仅快，而且更懂用户真正想问什么。而Embedding模型，就是那个把自然语言翻译成“数字基因”的翻译官。

EmbeddingClient

面试官：
解释得很生动。我们公司的后端体系以Java为核心。你对Spring AI框架有多少了解？它如何帮助我们在Java生态下快速集成AI能力，例如调用Embedding模型或与大语言模型交互？

小润龙：
Spring AI简直就是Java开发者的AI加速器！以前要接入AI功能，要么自己写HTTP客户端调API，要么还得搭个Python服务做中间层，维护起来很麻烦。Spring AI就像一个标准化的“电源插座”，把主流AI平台（像OpenAI、Ollama等）都做了统一封装。我们只需要写几行熟悉的Spring代码，就能像调用本地Service一样去访问大模型或者执行嵌入任务。它提供了清晰的抽象接口，比如ChatClient和EmbeddingClient，让我们无需关心底层是哪家服务商。比如我要把一段故障描述转成向量，直接用EmbeddingClient调一下就行，背后到底是哪个引擎在跑，完全可以灵活切换，开发效率提升一大截！

第二轮：实际应用场景

面试官：
假设有一个复杂的设备维修诊断流程。现场的维修师傅需要逐步排查问题。你认为，如果引入一个AI Agent，并结合Tool Execution Framework，它能在整个过程中发挥怎样的作用，进而提升诊断效率和准确性？

小润龙：
我觉得AI Agent就像是一个有自主判断力的“智能协作者”。它不只是被动回答问题，而是能主动思考下一步该做什么。比如，当师傅上报“设备A无法启动”时，Agent不会立刻下结论，而是启动它的决策逻辑：首先调用“获取设备实时状态”的工具，查看电压、连接状态等数据；如果发现异常电源信号，接着触发“查询历史故障码库”的工具进行比对；若仍不确定，它还能生成具体的测试指令，指导师傅进行某项物理检测。这一切都依赖于Tool Execution Framework提供的“工具箱”——里面集成了数据库查询、远程控制、通知发送等多种功能模块。Agent根据上下文动态选择并执行工具，形成闭环推理，相当于一个永不疲倦的“AI维修队长”，带领师傅一步步逼近真相，大幅减少误判和重复劳动。

面试官：
很好，Agent的确能在复杂任务中带来质的飞跃。那么，在面向用户或维修人员的AI对话系统中，如何有效管理聊天会话的记忆（Chat Session Memory），确保AI能够记住之前的交流内容，提供连贯且个性化的支持？

小润龙：
这个其实很关键，毕竟没人希望每次说话都得重新解释一遍背景。Chat Session Memory就像是AI的“短期记忆本”，用来保存当前会话的历史记录。我们可以把它配置成基于用户ID或会话ID的存储机制，把每一轮对话都按时间顺序存下来。比如用Redis做缓存，或者集成Spring Session来管理生命周期。在维修场景中，假设师傅第一次说：“我在处理型号X的打印机卡纸问题”，后面他又问“接下来怎么拆外壳？”，AI就得记得前面的设备型号和问题类型，才能准确回应。通过合理的内存策略，比如只保留最近N轮对话，或按重要性筛选关键信息，既能保证上下文连贯，又不会让上下文过长影响性能。这样，AI才能真正做到“有记忆地协助”，而不是每次都“失忆重来”。

面试背景

寒冬将至，互联网大厂的招聘热潮却丝毫未减。一家头部科技企业开放的Java开发岗位吸引了众多优秀人才投递。本次模拟面试围绕其核心项目——“智能维修服务平台”展开。该项目致力于融合前沿AI技术，优化维修响应速度与服务质量。面试官为资深技术专家，风格严谨；应聘者小润龙则以幽默风趣的表达和扎实中带点跳脱的技术理解，为这场技术交锋增添了不少亮点。

在维修聊天机器人中，会话内存的设计至关重要，它相当于AI的“短期记忆”。如果系统无法记住之前的对话内容，那么每次交互都得从零开始，这就如同拥有“金鱼记忆”一般，严重影响用户体验。为解决这个问题，我的设计思路是：将每一轮用户提问与AI回应完整记录下来，形成会话历史。

然而，并非所有历史数据都需要传递给大模型处理——毕竟大模型的上下文窗口有限，信息过多不仅会导致性能下降，还会显著增加成本。因此，我们需要采用智能策略进行筛选和压缩。例如，可以只保留最近N轮对话；或者更进一步，引入一个专门的摘要Agent，对长段对话进行提炼，生成简洁的上下文摘要，再交由主模型参考。这种方式既能维持语义连贯性，又能避免信息过载。

ChatClient

在技术实现层面，Java生态提供了多种可行方案。我们可以使用Redis作为高速缓存来临时存储活跃会话，或利用数据库持久化重要对话记录。同时，结合Spring AI所提供的内存管理接口，能够高效地构建可扩展、低延迟的会话状态管理体系。

针对AI幻觉问题，这是大型语言模型（LLM）普遍面临的挑战，尤其在维修建议这类对准确性要求极高的场景下，任何虚构或错误的信息都可能带来严重后果。为了有效缓解这一风险，我提出“三重防护”机制：

1. 强化RAG（检索增强生成）

RAG是控制幻觉的基础防线。关键在于确保检索源的权威性和时效性。我们必须对知识库中的文档进行严格的质量审核，并在检索过程中加入相关性评分与置信度评估机制。当系统判断检索结果与问题匹配度不足时，应选择不回答或明确提示“信息不足”，而非强行生成答案。

2. 引入人工确认流程

对于高风险操作建议，如涉及核心部件更换或高压设备维护，系统不应完全依赖AI决策。可通过设置“风险评分模型”识别潜在高危指令，并触发人工复核流程。例如，弹出提示让维修师傅确认是否采纳该建议，或将AI输出定位为辅助参考，最终执行权始终保留在人类手中。

3. 优化提示工程与交叉验证

在构建Prompt时，需明确约束AI行为，例如加入指令：“请仅基于提供的资料作答，禁止推测或编造信息”以及“若信息不足以得出结论，请如实说明”。此外，还可部署多个独立模型并行推理，对比其输出结果。若不同模型间差异过大，则标记为可疑响应，启动额外校验流程。

面对更为复杂的维修场景——比如跨系统联动、多工具协同诊断的大型工业设备故障——传统RAG往往力不从心。此时，Agentic RAG便展现出其强大优势。

如果说传统RAG像是一个被动查阅资料的“学霸”，那么Agentic RAG则是一位具备自主思考能力的“超级专家”。它不仅仅是检索文档后生成回答，而是将RAG嵌入到一个动态的Agent工作流中。当Agent在执行任务过程中发现信息缺失，它会主动发起RAG查询；而当检索结果仍不足以支撑决策时，它还能调用外部工具，如访问实时数据库、调用API获取传感器数据，甚至与其他Agent协作完成联合分析。

具体流程如下：

1. 计划阶段： Agent接收故障描述后，首先解析问题本质，制定初步诊断路径。
2. RAG检索： 若需查阅设备手册或历史维保记录，Agent自动触发RAG模块从文档库中提取相关信息。
3. 工具调用： 根据检索结果，若怀疑某传感器异常，Agent可调用“实时监控接口”获取当前运行数据。
4. 迭代推理： 结合新获取的数据，Agent可能再次发起RAG查询或调用其他诊断工具，持续深化分析。
5. 总结输出： 最终整合全部信息，生成结构化的故障报告与维修建议。

EmbeddingClient

这种“感知-思考-行动-再感知”的闭环机制，使Agentic RAG具备了应对高度复杂、非线性问题的能力，远超传统静态检索模式。

为了让用户能以自然语言精准查找配件或解决方案，我设计了一套自然语言语义搜索系统，打破关键词匹配的局限。

想象一下，用户输入“那个用来固定电路板的小金属件”，系统依然能准确推荐“M3绝缘螺丝”——这正是语义搜索的魅力所在。

核心组件与实现流程：

• 数据准备： 汇聚所有维修方案、零部件描述、故障代码说明等文本资源，建立统一索引源。
• 向量化处理： 使用预训练的Embedding模型（如BGE、Sentence-BERT），将每条文本转化为高维向量，即其“数字DNA”，并批量写入向量数据库（如Milvus或Chroma）。
• 查询转换： 当用户输入自然语言请求，如“寻找适用于电机支架的缓冲垫圈”，系统立即使用相同的Embedding模型将其转为向量形式。
• 相似度检索： 向量数据库接收到查询向量后，通过近似最近邻算法（ANN）快速比对海量存储向量，返回最相近的K个候选结果。
• 结果排序与展示： 对初步结果按语义相似度得分排序，剔除低分项，并以友好方式呈现给用户，附带匹配分数以便判断相关性。

EmbeddingClient

该系统彻底摆脱了术语依赖，真正实现了“说人话也能找到专业配件”的智能化服务体验。

在实现高效AI驱动系统的整个流程中，核心依赖于高质量的Embedding模型与高性能的向量数据库。通过Java后端技术栈，我们可以借助Spring AI框架来调用Embedding服务，并结合Milvus或Chroma等向量数据库提供的SDK完成数据交互与检索操作。

面试官：

假设我们的维修服务体系极为庞大，涵盖数百万台设备以及成千上万名维修技术人员。在此背景下，你认为在AI相关组件的架构设计中，哪些关键因素对于保障系统的高可用性、良好的可扩展性以及成本控制尤为重要？

小润龙：

面对如此庞大的规模，绝不能随意搭建系统，否则还没实现智能化，系统自己先崩溃了！必须从架构层面做好规划。

微服务化与异步通信机制

AI功能模块，例如文本向量化（Embedding）和大语言模型（LLM）调用，通常具有较高的响应延迟。因此，应采用微服务架构，将AI处理逻辑独立部署为专门的服务单元。通过引入消息中间件（如Kafka），实现主业务系统与AI服务之间的异步解耦。用户发起请求后，系统立即返回受理状态，后续由后台任务执行AI分析，完成后通过通知机制反馈结果。这种方式有效避免主线程阻塞，显著提升系统并发处理能力。

弹性伸缩与负载均衡策略

AI服务的访问流量往往存在剧烈波动，尤其是涉及LLM调用时。为此，建议将AI微服务部署于云环境，并利用Kubernetes进行容器编排管理，实现根据CPU使用率、请求数（QPS）等指标自动扩缩容。同时，在前端配置负载均衡器，确保请求能够均匀分发至各个服务实例，防止出现单点过载问题，保障整体稳定性。

向量数据库的高可用设计与分片机制

作为RAG系统和语称搜索的核心支撑，向量数据库必须具备高可用性。可通过主从复制、数据分片（Sharding）等方式，将海量向量分布存储于多个节点之上，即使个别节点发生故障也不影响全局查询服务。针对写入频繁的应用场景，还可实施读写分离方案，进一步优化性能表现。

模型版本管理与缓存机制

随着AI技术快速迭代，Embedding模型和LLM会不断更新升级。需要构建统一的模型管理中心，支持多版本共存、灰度发布与热切换功能，确保服务不中断的前提下完成模型替换。此外，合理设置模型输出缓存策略，对常见问题或高频请求的结果进行缓存，减少重复计算开销。

成本控制与资源优化

LLM服务普遍按Token计费，长期运行下成本极高。因此必须严格管控调用量：优化Prompt设计以压缩输入长度，剔除冗余信息；对于非实时性要求高的任务，可引入本地轻量级模型（如Ollama）替代云端API调用，降低对外部服务的依赖。同时，对高频访问的知识片段Embedding结果进行缓存，减少重复向量化操作。

全面监控与智能告警体系

建立完善的可观测性机制至关重要。需实时采集AI服务的各项性能指标，包括响应延迟、错误率、每秒查询数（QPS）、Token消耗量以及向量数据库的健康状态等。一旦发现异常波动，立即触发告警通知，便于运维团队快速定位并解决问题，保障服务质量。

// Spring AI RAG 示例概念代码 (简化)
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;

import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class RepairRAGService {

    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;

    public RepairRAGService(ChatClient chatClient, VectorStore vectorStore) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    public String getRepairSuggestion(String userQuery) {
        // 1. 检索相关文档
        List<Document> relevantDocuments = vectorStore.similaritySearch(userQuery);

        // 2. 将检索到的文档内容作为上下文
        String context = relevantDocuments.stream()
                .map(Document::getContent)
                .collect(Collectors.joining("

--- 相关文档 ---

"));

        // 3. 构建包含上下文的Prompt
        String fullPrompt = String.format("""
                你是一个专业的设备维修助手。请根据以下提供的维修文档，回答用户的问题。
                如果提供的文档中没有足够的信息，请明确告知。

                维修文档:
                %s

                用户问题: %s
                """, context, userQuery);

        // 4. 调用LLM生成答案
        Prompt prompt = new Prompt(new UserMessage(fullPrompt));
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

???? 技术知识点详解

1. RAG（检索增强生成）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种融合信息检索与文本生成的先进AI架构，旨在缓解大型语言模型（LLM）在缺乏最新或特定领域知识时产生的“幻觉”现象。其工作原理是：当接收到用户提问时，系统首先从外部知识库中查找相关内容，再将这些检索到的信息作为上下文提供给LLM，辅助其生成更准确、更具依据的回答。

核心流程如下：

• 检索阶段：基于用户问题，利用向量相似度搜索技术，从维修手册、历史工单、专家经验文档等结构化/非结构化资料中找出最相关的若干条目。
• 增强阶段：将检索出的内容拼接成上下文提示（Prompt），附加到原始问题之后，形成富含背景信息的新输入。
• 生成阶段：LLM基于该增强后的输入，综合自身语言理解能力和外部证据，输出专业且精准的答案。

实际应用示例：

一位维修技师遇到一台设备XYZ的电源模块周期性短路问题，他向AI助手提问：“设备XYZ的电源模块故障，出现周期性短路，如何排查？”

1. 检索：系统从向量数据库中匹配出关于该型号电源模块的电路图说明、典型短路案例分析、维修日志等高相关性文档片段。
2. 增强：这些内容被整合进Prompt中，作为LLM生成回答的参考依据。
3. 生成：LLM据此生成详细的诊断步骤，可能还包括测试电压点、更换建议、安全注意事项等实用信息。

text-embedding-ada-002

2. 向量数据库（Milvus / Chroma / Redis）与 Embedding 模型

Embedding 模型

Embedding 模型是一种深度神经网络模型，能够将文本、图像、音频等复杂数据转化为固定长度的数值向量。这些向量蕴含了原始数据的语义特征，使得语义相近的内容在向量空间中的距离更近。例如，“电源短路”和“电路过载”虽然字面不同，但语义接近，其向量表示也会彼此靠近。

在维修服务场景中，可将大量非结构化文档——如产品说明书、故障代码表、维修记录、工程师笔记——统一通过Embedding模型转换为向量形式。可以选用OpenAI的text-embedding模型，也可以选择本地部署的开源方案如Ollama，兼顾效果与隐私需求。

向量数据库

向量数据库是专为存储和检索高维向量而设计的新型数据库系统，不同于传统的关系型或NoSQL数据库，它支持基于向量相似度的快速近似最近邻搜索（ANN），常用算法包括余弦相似度、欧氏距离等。

在维修系统中的具体作用：

• 将所有维修知识文档的Embedding向量批量导入向量数据库。
• 当用户提出自然语言问题时，系统将其同样转换为向量。
• 在数据库中执行相似度搜索，快速定位最匹配的知识条目。
• 将这些结果送入LLM生成最终回复。

主流可选方案包括Milvus（功能强大，适合大规模部署）、Chroma（轻量易用，适合原型开发）和Redis（通过插件支持向量搜索，适用于已有Redis基础设施的企业）。

将维修文档通过Embedding模型转化为向量形式，并存储至向量数据库中。当用户发起查询请求时，系统会将用户的输入同样转换为向量，随后在向量库中执行“最近邻搜索”，以快速定位语义上最接近的维修文档。

常用向量数据库介绍：

Milvus： 一个开源且高性能的向量数据库，具备强大的可扩展性，支持PB级别的数据存储与检索，适用于大规模应用场景。

Chroma： 轻量级、嵌入式设计的向量数据库，部署简单，适合小型项目或用于快速构建原型系统。

Redis Stack： 基于内存的Redis数据库，通过其专用模块提供向量搜索能力，特别适用于对延迟敏感以及需要与现有Redis生态无缝集成的应用场景。

RedisSearch

3. Spring AI 概述

Spring AI 是 Spring 框架生态中专为开发AI应用而设计的新模块。它提供统一的API接口，便于集成多种AI模型（包括大语言模型LLM和Embedding模型），显著简化了Java开发者在AI应用开发中的复杂度。

核心功能特性：

• 统一接口： 为不同类型的AI模型提供标准化接入方式，例如使用

  ChatClient

  接口对接LLM，以及通过

  EmbeddingClient

  接口调用Embedding模型。
• 多模型兼容： 支持OpenAI、Azure OpenAI、Ollama、HuggingFace等多种主流LLM及Embedding模型，提升灵活性。
• 提示工程支持： 提供如

  PromptTemplate

  等机制，实现提示词的有效管理与优化。
• RAG集成能力： 内建对向量数据库的支持，便于开发者快速搭建基于检索增强生成（RAG）的应用架构。
• 工具调用机制： 允许AI模型主动调用外部工具，实现更复杂的任务自动化。

代码示例：Spring AI 调用 Ollama Embedding 模型

使用Ollama前，请确保本地已运行Ollama服务并下载所需模型（例如：

nomic-embed-text

）。

// pom.xml 依赖 (简化)
/*
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-ollama-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
*/

// application.properties
// spring.ai.ollama.embedding.enabled=true
// spring.ai.ollama.embedding.model=nomic-embed-text
// spring.ai.ollama.embedding.base-url=http://localhost:11434

import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingResponse;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.List;

@Service
public class OllamaEmbeddingService {

    private final EmbeddingClient embeddingClient;

    public OllamaEmbeddingService(EmbeddingClient embeddingClient) {
        this.embeddingClient = embeddingClient;
    }

    public List<Double> embedText(String text) {
        EmbeddingResponse embeddingResponse = embeddingClient.embedForResponse(List.of(text));
        return embeddingResponse.getResults().get(0).getOutput();
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 实际应用中，这里会通过Spring Boot上下文获取Bean
        // 这里只是为了演示，不能直接运行
        // EmbeddingClient client = new OllamaEmbeddingClient(); // 实际通过DI注入
        // List<Double> embedding = client.embedForResponse(List.of("设备故障")).getResults().get(0).getOutput();
        // System.out.println("Embedding for '设备故障': " + embedding);
    }
}

4. Agent（智能代理）与 工具执行框架

Agent定义： AI Agent是一种具备目标驱动能力的智能体，能够感知环境、进行逻辑推理、制定行动计划并执行操作。它不仅限于回答问题，还能根据指令自主选择并调用合适的工具来完成复杂任务。

在维修服务中的典型应用： 设想一个“智能维修助理”Agent，在接收到“诊断设备XYZ无法启动”的指令后，其行为流程如下：

• 感知： 接收用户指令；
• 推理： 分析问题本质，判断需分步处理；
• 规划： 制定执行路径——先查设备状态，再检索故障码，最后推荐测试步骤；
• 行动： 调用相应工具逐一执行上述计划。

工具执行框架说明： 该框架为AI Agent提供调用外部系统功能的能力。这些“工具”可以是API接口、数据库查询命令、脚本执行程序或消息发送组件等。借助此框架，Agent可将决策转化为实际操作。

维修场景下的工具实例：

• QueryDeviceStatusTool

  ：获取指定设备的实时运行状态与日志信息；

• SearchFaultCodeTool

  ：在故障码数据库中查找匹配的错误描述与解决方案；

• GenerateTestProcedureTool

  ：依据设备型号和故障表现，生成具体的操作检测流程；

• OrderReplacementPartTool

  ：若判定需更换部件，则自动调用ERP系统发起配件订购请求。

// Spring AI 工具调用概念代码 (简化)
// Spring AI提供了Function Calling的支持，可以将Java方法暴露为Agent可调用的工具
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Description;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.function.Function;

@Configuration
public class RepairToolConfig {

    @Bean
    @Description("获取指定设备的实时运行状态和传感器数据")
    public Function<DeviceStatusRequest, DeviceStatusResponse> queryDeviceStatus() {
        return new Function<DeviceStatusRequest, DeviceStatusResponse>() {
            @Override
            public DeviceStatusResponse apply(DeviceStatusRequest request) {
                // 模拟查询真实设备或IoT平台API
                System.out.println("正在查询设备: " + request.deviceName);
                // 实际应调用外部服务或数据库
                return new DeviceStatusResponse(request.deviceName, "运行正常", "电压稳定: 220V, 温度: 45C");
            }
        };
    }

    public record DeviceStatusRequest(String deviceName) {}
    public record DeviceStatusResponse(String deviceName, String status, String details) {}
}

// Agent可以通过ChatClient调用这些注册的工具
// ChatClient chatClient; // 假设已经注入
// List<SystemMessage> toolMessages = List.of(new SystemMessage("You are a helpful assistant with access to tools."));
// chatClient.call(new Prompt(new UserMessage("查询设备'XYZ-001'的状态"), toolMessages));
// Agent会识别到需要调用queryDeviceStatus工具并执行

5. Chat Session Memory（聊天会话内存）

聊天会话内存指AI系统保留并利用用户与其历史对话内容的能力。这一机制对于实现连贯、个性化且具有上下文理解力的交互体验至关重要。

在维修服务中的价值体现： 面对复杂的故障排查过程，技术人员可能需要多次与AI交互。若AI无法记忆前期沟通内容，每次均需重复说明问题背景，导致效率低下且用户体验不佳。

常见实现策略：

• 固定窗口内存（Fixed Window Memory）： 仅保留最近N轮对话记录。实现简便，但在长对话中可能导致关键早期信息丢失。
• 摘要内存（Summarization Memory）： 定期对历史对话生成摘要，仅将摘要内容与最新几轮对话传入LLM。有效降低Token消耗，同时保留核心上下文。
• 实体记忆（Entity Memory）： 自动识别对话中提及的关键实体（如设备型号、故障部件名称），并独立维护其状态变化。

Spring AI 中的会话内存支持： Spring AI 可结合外部存储系统（如Redis或关系型数据库）以及自身的提示工程能力，实现高效的会话记忆管理。例如，可通过

ChatClient

的

withSystemMessages

方法，动态注入对话摘要到当前提示中。

// Spring AI 会话内存概念代码 (简化，结合Redis)
import org.springframework.ai.chat.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.Message;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate; 
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
public class RepairChatServiceWithMemory {

    private final ChatClient chatClient;
    private final RedisTemplate<String, List<String>> redisTemplate; // 存储历史对话的Redis

    public RepairChatServiceWithMemory(ChatClient chatClient, RedisTemplate<String, List<String>> redisTemplate) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public String chatWithRepairAssistant(String sessionId, String userMessageContent) {
        List<String> historyMessages = redisTemplate.opsForValue().get(sessionId);
        if (historyMessages == null) {
            historyMessages = new ArrayList<>();
        }

        // 构建历史对话上下文 (这里简化为直接拼接，实际可做摘要)
        String context = historyMessages.stream().collect(Collectors.joining("
"));

        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(new UserMessage(String.format("历史对话: %s

用户问题: %s", context, userMessageContent)));

        Prompt prompt = new Prompt(messages);
        String aiResponse = chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();

        // 更新会话历史
        historyMessages.add("用户: " + userMessageContent);
        historyMessages.add("助手: " + aiResponse);
        // 限制历史消息数量，防止过长
        if (historyMessages.size() > 10) { // 只保留最近5轮对话
            historyMessages = historyMessages.subList(historyMessages.size() - 10, historyMessages.size());
        }
        redisTemplate.opsForValue().set(sessionId, historyMessages, 30, TimeUnit.MINUTES); // 设置会话过期时间

        return aiResponse;
    }
}

6. AI幻觉（Hallucination）及其应对策略

定义： AI幻觉是指大语言模型生成看似合理但实际错误或虚构的信息。此类现象在维修指导、医疗建议等高精度要求领域尤为危险。

缓解措施包括：

• 强化RAG机制： 最有效的手段之一。通过引入真实、权威的外部知识源，迫使LLM基于可靠信息作答，减少无中生有的风险。
• 保障数据质量： 确保训练数据与检索知识库内容准确、完整、经过验证。
• 优化提示工程： 在Prompt中明确约束模型行为，例如：“仅回答已知信息，禁止编造”、“若信息不足，请如实告知”。
• 结果验证机制：
• 置信度评分： 对生成答案进行可信度评估，低分结果标记为待审核或转交人工处理；
• 事实核查： 利用其他工具或知识库对输出内容进行交叉验证；
• 人工参与： 关键决策环节引入人工复核，确保最终输出的准确性与安全性。

在涉及高风险的应用场景中，尽管AI可以提供有价值的参考建议，但最终的决策必须由具备专业能力的人类专家进行确认和执行。

7. Agentic RAG

Agentic RAG 是将传统的检索增强生成（RAG）与 AI Agent 技术深度融合的产物。它不仅保留了RAG的信息检索与生成能力，还引入了Agent的自主判断与行为决策机制，从而显著提升了系统处理复杂任务的能力。

与传统RAG的主要差异：

传统RAG流程：
检索 → 交由大语言模型（LLM）生成答案。整个过程为线性结构，缺乏灵活性和动态响应能力。

Agentic RAG流程：
Agent启动任务 → 是否需要信息？→ 触发RAG检索 → 是否需要调用工具？→ 调用外部API或工具 → 信息是否充足？→ 若不足则循环执行，否则由LLM生成结果。

ChatClient

该模式下，Agent可根据上下文动态决定采取检索、调用工具、推理或多步交互等策略，实现更智能的任务执行路径规划。

在维修服务中的核心优势：

• 复杂故障诊断： Agent可先查询历史维修案例，随后调用设备接口获取实时运行数据，并结合技术手册中的标准流程，综合分析后输出精准的诊断结论。
• 多源信息融合： 不仅依赖静态文档库，还能整合来自传感器、操作日志、专家规则系统等多维度数据，提升判断全面性。
• 动态工作流控制： 根据诊断进展自动调整后续动作，如请求更多数据、切换排查方向或推荐更换部件，突破固定问答模式的局限。

8. 自然语言语义搜索

自然语言语义搜索使用户能够以日常表达方式提出问题，系统通过理解其深层语义意图，返回最相关的结果，而非局限于关键词匹配。

关键技术组件与处理流程：

1. 文本嵌入（Text Embedding）： 利用嵌入模型将所有待检索内容（如故障记录、产品说明、维修指南）转化为高维向量表示。
2. 向量存储（Vector Storage）： 将生成的向量存入专用的向量数据库，支持高效索引与快速查找。
3. 查询嵌入（Query Embeding）： 用户输入自然语言问题时，使用相同模型将其转换为查询向量。
4. 相似度搜索（Similarity Search）： 在向量空间中计算距离，找出与查询向量最接近的前N个文档向量。
5. 结果返回（Result Retrieval）： 将匹配到的向量映射回原始文本内容，并按相关性排序呈现给用户。

EmbeddingClient

实际应用场景示例：

当用户输入：“我的洗衣机洗衣服时发出刺耳的摩擦声，可能是什么原因？”
系统虽未直接匹配“摩擦声”一词，但能识别其语义关联，返回关于“轴承损坏”、“皮带打滑”、“滚筒异物”等相关故障排查方案和维修指导，极大提升用户体验与问题解决效率。

总结与建议

本次面试中，小润龙展现出对人工智能前沿技术的浓厚兴趣和扎实的基础认知，尤其在RAG架构、向量数据库原理、Spring AI框架以及AI Agent概念的理解上表现突出。他能够结合维修服务的实际需求，提出具有一定创新性的应用构想，并善于运用比喻帮助解释抽象概念，增强了表达的可理解性。

然而，在面对系统落地细节、性能深度优化以及超大规模架构设计等实战层面时，其知识体系和技术积累仍有进一步深化的空间。为此，提出以下几点发展建议：

• 深入框架底层与工程实践： 不应止步于Spring AI的API调用，建议深入研究其内部机制，例如不同LLM提供商的适配逻辑、Function Calling的具体实现方式等。通过真实项目锻炼，推动理论向实战转化。
• 掌握主流向量数据库： 精通至少一种向量数据库（如Milvus、Chroma），包括部署配置、索引优化、数据生命周期管理及高可用架构设计，熟悉各类相似度算法的应用边界。
• 开展高级RAG与Agentic RAG实践： 尝试构建支持多步骤推理的智能代理系统，探索思维链（Chain of Thought）设计、工具编排机制以及复杂任务分解策略，重点关注多轮对话中的上下文保持与状态管理。
• 关注性能与成本平衡： 学习在Java环境中优化AI推理延迟的方法，如模型量化、批处理调度；同时掌握Token消耗控制技巧，合理应用缓存、异步处理、限流熔断等机制应对高并发AI服务挑战。
• 重视AI幻觉与安全防护： 深入了解生成内容失真的成因，学习RLHF（基于人类反馈的强化学习）、事实核查代理（Fact-Checking Agents）等先进缓解手段；同时加强数据隐私保护意识，确保AI系统的合规性与安全性。

总体而言，AI技术正以前所未有的速度演进。对于Java开发者来说，在巩固原有技术根基的同时，主动拓展AI技术视野并持续深耕，将成为未来职业成长的关键驱动力。从小润龙的表现来看，他已经迈出了从“有想法”到“能实现”的第一步。尽管通往真正落地的道路仍长，但只要保持求知欲和动手实践的热情，每一位开发者都有机会在AI时代中脱颖而出，成为真正的技术引领者。

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：Spring Pring agent RING Java

相关内容：AIAgentRAG Java面试实战