Java 17与Spring AI深度解析：RAG架构与Agent智能体
AI架构与集成
开发者：Spring AI不就是换了个皮肤的RestTemplate吗？
面试官：错！Spring AI通过Advisor机制实现统一的Prompt注入和历史上下文管理。你知道这个Advisor是如何工作的？
开发者：嗯...大概是拦截请求，插入一些参数？
面试官：准确。Advisor作为拦截器链，能在调用链中统一注入Prompt和管理对话历史，保证上下文连续性。还有，Java 17的虚拟线程在处理长连接AI响应时有什么优势？
开发者：虚拟线程就是轻量级线程，可以支持高并发吧？
面试官：对。虚拟线程让我们可以用同步编程模型处理数百万级并发请求，避免传统线程切换开销，特别适合长连接等待AI响应的场景。
// Advisor示意代码
public class PromptAdvisor implements MethodInterceptor {
@Override
public Object invoke(MethodInvocation invocation) throws Throwable {
// 注入Prompt
injectPrompt();
// 管理历史上下文
manageContext();
return invocation.proceed();
}
}
RAG深度优化
开发者：RAG不就是存向量，查向量吗？
面试官：太简单了。如何解决RAG的'幻觉'问题？
开发者：幻觉是模型生成不准确信息？
面试官：对。Embedding维度灾难导致检索效果下降，必须用多级检索和重排序来提升结果准确率。
面试官：举个例子，PgVector和Milvus如何利用分区和索引策略优化查询？
开发者：分区减少检索范围，索引加速向量搜索。
面试官：没错！重排序（Re-ranking）通过深度模型对初筛结果重新评分，极大提升召回质量。
Agent智能体与Tool调用
开发者：Agent就是写一堆if-else调用接口。
面试官：错！LLM识别Function Calling底层原理是基于模型对函数签名的理解和上下文信息。
面试官：在Java中如何优雅处理大模型返回的非结构化数据并映射回POJO？
开发者：用OutputParser吧？
面试官：对，OutputParser能结构化解析模型输出，映射到Java对象，减少手工解析错误。
// OutputParser示例
public <ChatResponse> {
ChatResponse {
().readValue(output, ChatResponse.class);
}
}
