Java大厂面试真题：Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析（二）

面试现场：战五渣勇闯互联网大厂Java岗------AI智能客服系统专场

面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们今天围绕一个实际业务场景来提问------公司正在构建基于Spring Boot的AI智能客服系统，涉及AIGC、语义检索与高并发消息处理。准备好了吗？

战五渣（紧张搓手）：准...准备好了！我可是背过八股文的！

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🟢 第一轮：基础搭建与技术选型（稳中求胜）

Q1：为什么选择Spring Boot作为AI客服系统的主框架？

战五渣 ：因为......它启动快！不用写XML配置！还有starter自动装配，贼方便！比如加个spring-boot-starter-web就能跑Web服务。

面试官（微微点头）：不错。那如果要集成RAG检索增强生成，你会怎么组织模块？

Q2：如何用Spring Boot管理Embedding模型和向量数据库的Bean？

战五渣 ：呃......可以用@Configuration写配置类，把Ollama的客户端和Chroma的连接封装成@Bean，然后在Service里@Autowired注入就行了！

面试官：还可以。使用过Lombok吗？

Q3：Lombok在实体类中的作用是什么？常用注解有哪些？

战五渣 ：当然！@Data一键生成get/set/toString，@Builder造对象超帅，再也不用手动new了！

面试官：很好，基本功扎实。

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🟡 第二轮：消息驱动与异步处理（开始冒汗）

Q4：用户提问触发AI响应时，如何保证高并发下系统不崩？

战五渣：这个......用Redis缓存答案？或者......加服务器！堆机器总行吧？

面试官（皱眉）：我说的是架构层面的异步解耦。

Q5：如何用Kafka实现用户问题与AI处理的异步解耦？

战五渣：啊？Kafka不是用来发日志的吗？哦我知道！生产者消费者模式！用户问问题就是Producer，AI后台是Consumer......先扔进Topic......再慢慢处理......

面试官：还算沾边。那如果消息重复消费怎么办？

Q6：Kafka如何保证Exactly-Once语义？

战五渣：嗯......可以给每条消息编号？消费前查一下数据库有没有处理过......就像......幂等性？

面试官：勉强及格。提示：可以结合事务和幂等 Producer。

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🔴 第三轮：AI核心与复杂场景（彻底懵圈）

Q7：Agentic RAG 和传统 RAG 的区别是什么？

战五渣：呃......多了一个"Agent"？是不是就是多个RAG连在一起？像......流水线？

面试官：......继续。企业文档问答中如何避免AI幻觉？

Q8：如何通过语义检索+上下文填充减少AI幻觉？

战五渣：那个......让AI诚实一点？不行就打一顿......啊不是，加个提示词："不要编造答案"！

面试官（扶额）：我们需要的是基于向量相似度检索真实文档片段，并作为上下文输入LLM。

Q9：如何设计聊天会话内存以支持多轮对话？

战五渣：用Map存一下？key是用户ID，value是List记录对话？

面试官：方案原始但可行。不过要考虑分布式环境下Session共享，建议结合Redis + Spring Session。

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面试官（合上面试评价表）：今天的面试就到这里。你对Spring Boot和Kafka有基本理解，AI部分还需加强。回去等通知吧。

战五渣（松了一口气）：谢谢！我一定等您电话！（内心：终于不用装了......）

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💡 答案详解：从面试题看AI智能客服系统架构

业务场景背景

企业需要构建智能客服系统，支持：

• 用户自然语言提问
• 基于企业知识库（PDF/Word/数据库）进行语义搜索
• 使用大模型生成回答（AIGC）
• 支持高并发、低延迟、防AI幻觉

技术点拆解

1. Spring Boot 为何是首选？

• 快速集成各种Starter（如spring-boot-starter-data-redis、spring-kafka）
• 自动配置简化开发
• Actuator + Micrometer 支持监控接入Prometheus
• 易于打包为Docker镜像，部署到Kubernetes

2. RAG 架构设计要点

@Configuration
public class VectorDBConfig {
    @Bean
    public ChromaClient chromaClient() {
        return new ChromaClient("http://localhost:8000");
    }

    @Bean
    public EmbeddingModel embeddingModel() {
        return new OllamaEmbeddingModel("all-minilm");
    }
}

• 文档加载 → 分块（Chunking）→ 向量化（Embedding）→ 存入向量数据库（Chroma/Milvus）
• 用户提问 → 向量化 → 语义检索最相似文档片段 → 拼接为Prompt上下文 → 调用LLM生成答案

3. Kafka 异步解耦设计

• Topic：user-question-topic：接收用户问题
• Consumer Group：AI Worker集群消费并处理
• 支持削峰填谷，防止瞬时流量压垮AI模型服务
• 结合Resilience4j实现熔断降级

4. Exactly-Once 处理方案

• Kafka 事务 + 幂等 Producer（enable.idempotence=true）
• 或使用Spring Kafka的@KafkaListener + 数据库去重表（message_id唯一索引）

5. 防AI幻觉策略

• RAG：确保答案来自真实文档
• 提示工程：加入约束如"若无相关信息，请回答'我不知道'"
• 后置验证：使用小模型对生成内容做相关性打分

6. 多轮对话状态管理

• 方案一：本地Map（仅限单机）

• 方案二：Redis存储会话历史，结构如下：

  key: chat:session:{userId}
  value: [
    {"role":"user", "content":"你好"},
    {"role":"assistant", "content":"你好！有什么帮助？"}
  ]

• 可结合Spring Session实现透明化管理

7. 整体技术栈图谱

用户请求 → Nginx → Spring Boot (API Gateway)
                    ↓
              Kafka (解耦)
                    ↓
     AI Worker（消费消息 → RAG → LLM → 回写结果）
                    ↓
         Redis（缓存 & 会话） + Chroma（向量库）
                    ↓
              Prometheus + Grafana（监控）

小白学习建议

1. 先掌握Spring Boot + Kafka 基础开发
2. 动手实现一个简单的RAG问答机器人（可用Ollama + Chroma本地运行）
3. 学习Spring for AI或LangChain4j开源项目
4. 理解微服务间通信、异步处理、容错机制

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总结 ：大厂面试不仅考八股，更考场景建模能力。从需求出发，层层拆解技术方案，才能脱颖而出。