在如今比较卷的 Java 面试市场，会 AI 技术是比较吃香的，它也可以作为一个技术或项目亮点，帮你拿到更多的面试机会，当然，也会帮你大大的提升面试的通过率。
但是在面试的过程中，如何展现你的 AI 技术？又成了一件比较头疼的事，所以本文就给大家提供一下思路，仅供各位大佬参考。
首选，关于 AI 技术，可以是以下这些：
- **Spring **AI：Spring 官方提供的快速实现 AI 应用的框架，可以快速对应各种主流大模型，实现智能对话、图片生成、嵌入模型、连续对话、多模态、文生音频、向量转换和存储、自定义 MCP 客户端、服务器端、工具调用 ToolCalling 等内容。
- Spring AI Alibaba：阿里提供的开源框架，基于 Spring AI，Spring AI 有的功能它都有，并且提供了更多功能扩展，可以快速对接阿里整个生态，例如在 SAA 中轻松调用百炼可视化智能体应用、工作流和智能体编排应用等。
- Langchain4j：老牌 AI 框架 Langchain 的 java 版实现，由社区发起和维护的 AI 应用开发开源框架。
- Dify：实现零代码或低代码的 AI 应用开发，开源支持本地部署，大大提升了 AI 应用的开发效率。
其中前三个对于 Java 岗位的面试帮助更大，Dify 是锦上添花，不过它在面试 AI 大模型应用开发工程师方面帮助更大。
首先，我们可以讲，我们的 AI 功能是使用以上一种或多种技术实现的，例如 Spring AI + Dify 的方式。然后重点是 AI 项目的执行流程的描述，通过流程的描述来展示自己的 AI 能力。
AI项目执行流程
AI 项目至少包含的技能和执行流程如下：
- 意图分析：负责解析用户输入的真实意图，是后续所有技术环节的基础。
- 多知识库（数据清洗、分词设置）：把"能用得上"的异构数据（网页、PDF、数据库、API）统一成"干净、可被检索的文本块"。
- 向量检索：把"文本块"变成"向量"，用检索技术实现快速的相似度检索，实现了从传统关键词匹配到深度语义理解的飞跃。
- 多路召回：从不同渠道获取多个候选结果，避免单一路径遗漏，找到最佳答案。
- 混合排序：把多路召回的答案进行统一排序，得到最合理的结果。
执行流程如下：
小结
AI 属于未来的技术方向，也是每个公司一定会涉足的技术点，所以早早掌握 AI 技术，找一个靠谱的好工作是非常有必要的。而且越早优势越大，当一个技术被所有人都掌握的时候也就不能称之为"亮点"了，所以早早行动起来吧。
本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、LangChain4j、Dify、Spring AI Alibaba、智能体（AI Agent）、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型、AI 常见面试问题等内容。