面试现场：战五渣勇闯互联网大厂------Spring Boot + Kafka + AI 智能客服三连问
面试官（推了推眼镜，面无表情）：欢迎来到我们公司Java岗位的终面。我是技术主管张工。
战五渣（紧张地搓手）：您好您好！我叫战五渣，三年搬砖经验，精通HelloWorld和Ctrl+C/V......啊不是，是熟悉主流框架！
🟢 第一轮：基础构建与微服务架构（Spring Boot + Spring Cloud）
**Q1：我们系统采用Spring Boot做微服务开发，请问自动配置原理是什么？`
战五渣 ：这个我知道！就是@SpringBootApplication注解里的@EnableAutoConfiguration，它会去META-INF/spring/org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件里找所有配置类，然后根据条件比如classpath有没有某个类来决定是否加载。
面试官（点头）：不错，理解到位。那如果我想自定义一个starter，该怎么做？
战五渣 ：建个新模块，写个配置类加上@ConditionalOnMissingBean之类的条件注解，再在spring.factories或新版本的imports文件注册就行！
面试官：很好，有动手能力。
🟡 第二轮：消息中间件与异步解耦（Kafka应用场景）
Q3：用户提交反馈后要触发多个下游系统，比如通知、打标签、积分奖励，你怎么设计？
战五渣 ：用消息队列呗！比如Kafka，发布一个user.feedback.submitted事件，三个消费者分别处理，实现解耦。
面试官：为什么选Kafka而不是RabbitMQ？
战五渣：因为......吞吐量高？支持持久化？还能回溯？我们日均百万级反馈，得扛得住！
面试官：合理。那Kafka如何保证不丢消息？
战五渣 （挠头）：呃......生产者设置acks=all，副本同步完成才算成功；Broker端replication.factor>=3；消费者手动提交offset？
面试官：基本正确。但如果消费者处理失败怎么办？
战五渣：重试三次...还不行就扔进死信队列？或者人工干预？
面试官（微笑）：可以接受。
🔴 第三轮：AI集成与智能客服系统（Spring AI + RAG + 向量数据库）
Q5：我们现在要做企业级智能客服，能基于内部文档回答员工问题，怎么实现？
战五渣：嗯......可以用Spring AI调大模型，把文档切片存到向量数据库，比如Redis或者Milvus，然后语义检索最相关的片段，喂给LLM生成答案！
面试官：这个流程叫什么？
战五渣：好像是......RAG？对，Retrieval-Augmented Generation！
面试官：如果返回的答案胡说八道怎么办？
战五渣：啊？不会吧......哦你是说AI幻觉！那......加个置信度判断？引用来源？让AI自己评分？
面试官：思路不错。最后一个问题：怎么保证对话上下文连续？
战五渣：聊天记录存Redis？key是sessionId？每次带上最近几轮对话？
面试官：还可以。那你回去等通知吧。
战五渣（松一口气）：谢谢！我回去就把简历改成'精通AI客服架构'！
✅ 参考答案详解：从小白到懂行
场景背景：企业智能客服系统升级
某大型互联网公司希望构建一个基于AIGC的企业内部智能问答平台，帮助HR、运维、财务等部门快速获取制度、流程、技术文档信息，减少重复咨询，提升协同效率。
技术栈解析与业务衔接
1️⃣ Spring Boot 自动配置原理
- 核心技术点 ：
@EnableAutoConfiguration+spring-boot-autoconfigure模块 +spring.factories（旧） /org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports（新） - 工作流程 ：启动时扫描jar包中的自动配置类 → 根据
@ConditionalOnClass、@ConditionalOnMissingBean等条件判断是否生效 → 注入默认Bean - 应用价值：简化配置，统一规范，降低新人上手成本
2️⃣ 自定义 Starter 开发步骤
- 创建独立Maven模块（命名建议：
xxx-spring-boot-starter） - 引入
spring-boot-autoconfigure - 编写配置属性类
@ConfigurationProperties(prefix = "my.starter") - 编写自动配置类
MyStarterAutoConfiguration - 在
resources/META-INF/spring/下创建org.springframework.boot.autoconfigure.AutoConfiguration.imports文件，写入配置类全路径 - 使用方只需引入依赖即可自动装配
💡 示例：
redisson-spring-boot-starter就是典型例子
3️⃣ Kafka 在用户反馈系统中的应用
| 组件 | 配置建议 | 目的 |
|---|---|---|
| Producer | acks=all, retries=3, enable.idempotence=true |
防止消息丢失 |
| Topic | replication.factor=3, min.insync.replicas=2 |
数据冗余安全 |
| Consumer | 手动提交offset，异常时不ack | 避免消息丢失 |
| 死信队列 | 单独topic接收失败消息 | 故障排查与补偿 |
✅ 优势对比：
- Kafka：高吞吐、持久化、可回放、适合大数据流
- RabbitMQ：灵活路由、低延迟、适合事务性场景
→ 本项目选Kafka因数据量大且需历史追溯
4️⃣ 基于 RAG 的智能客服实现方案
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[用户提问]
↓
[文本分块] ------> [Embedding模型] ------> [向量化]
↓
[语义检索] ←--- [向量数据库: Milvus/Chroma/RedisAI]
↓
[拼接上下文 + 原始问题] → [LLM推理] → [生成回答]
↓
[返回结果 + 引用来源]📌 关键技术组件：
- Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002 或 Ollama本地部署的nomic-embed-text
- 向量数据库：Redis（轻量）、Milvus（专业）、Chroma（开发友好）
- RAG框架：LangChain4j、Spring AI
- 防幻觉策略 ：
- 设置temperature ≤ 0.5
- 输出要求"基于以下内容回答"
- 返回引用原文段落
- 加入验证Agent进行二次核验（Agentic RAG）
5️⃣ 聊天会话内存管理
- 使用
RedisTemplate<String, Object>存储 sessionId → List - 消息结构包含 role（system/user/assistant）、content、timestamp
- 设置TTL过期策略（如24小时）
- 可结合 Spring Session 实现集群共享
总结：从面试看技术演进
现代Java工程师已不再局限于CRUD，而是需要掌握：
- 微服务治理（Spring Cloud）
- 高并发中间件（Kafka、Redis）
- AI融合能力（RAG、向量数据库、LLM集成）
- 全链路可观测性（Prometheus + Zipkin）
只有将传统Java生态与前沿AI技术深度融合，才能应对复杂的企业级场景挑战。
⚠️ 温馨提示：别像战五渣一样吹过头，扎实才是王道！