面试现场：战五渣勇闯互联网大厂
面试官（推了推眼镜，面无表情）：请坐。我们开始吧。
战五渣（紧张地搓手）：好、好的！我准备好了！
第一轮：基础技术栈考察（Spring Boot + Web + 构建工具）
面试官：你们项目用什么构建工具？为什么选它？
战五渣：Maven！因为......公司都用这个，我也跟着用。（挠头）
面试官（点头）：还行。那Spring Boot自动配置原理说一下？
战五渣 ：哦！就是加个@SpringBootApplication，然后它会扫描META-INF/spring.factories，把里面的配置类加载进来！我知道这个！
面试官（露出一丝赞许）：不错。那如果多个Profile怎么管理配置？
战五渣 ：application-dev.yml、application-prod.yml，启动时指定--spring.profiles.active=dev就行！
面试官：很好，基础扎实。
第二轮：微服务与消息中间件（Kafka + Spring Cloud）
面试官：你们微服务之间怎么通信？
战五渣：用OpenFeign！声明式调用，贼方便，就像写接口一样！
面试官：那服务挂了怎么办？
战五渣：呃......重启？
面试官（皱眉）：我说的是容错机制。
战五渣：啊！有那个......Resilience4j！可以熔断、限流、重试！
面试官：不错。那订单创建后通知库存服务，用什么解耦？
战五渣：Kafka！发个消息就完事了，谁爱听谁听！
面试官：如果消息丢了呢？
战五渣 ：呃......我让生产者设成ack=all，Broker持久化，消费者手动提交......应该不会丢吧？
面试官（微微颔首）：基本思路正确。
第三轮：AI智能客服系统（RAG + 向量数据库 + AI幻觉）
面试官：现在要做一个企业级智能客服，能查内部文档，怎么做？
战五渣：用RAG！先把文档切片，用Embedding模型转成向量，存到Redis里！
面试官：用户问"报销流程"，怎么找到相关文档？
战五渣：也把问题转成向量，去Redis做相似度搜索，比如用余弦相似度，找最像的Top3！
面试官：如果AI胡说八道，编造流程怎么办？
战五渣：这叫......AI幻觉！得加验证，比如让AI引用原文段落，或者设置置信度阈值，太低就不回答！
面试官：复杂问题比如'上个月销售额比前年同期增长多少'，涉及多步骤，怎么处理？
战五渣：呃......可以让AI先拆解问题，再一步步查数据......（声音渐小）具体咋做......我还没搞过......
面试官（合上面试表）：今天就到这里。你的情况我们了解了，回去等通知吧。
战五渣（站起来鞠躬）：谢谢！我回去一定好好学Agentic RAG！
答案详解：从面试题看真实业务场景
1. 为什么用Maven？
- 场景：标准化构建流程，团队协作。
- 技术点 ：Maven通过
pom.xml统一管理依赖、编译、打包、部署，适合企业级项目。
2. Spring Boot自动配置原理
- 核心 ：
@EnableAutoConfiguration-> 扫描spring.factories-> 按条件加载@Configuration类（如DataSourceAutoConfiguration）。 - 好处：约定优于配置，减少样板代码。
3. Kafka在微服务中的作用
- 场景：订单服务与库存服务解耦。
- 流程 ：
- 订单创建成功 → 发送
ORDER_CREATED事件到Kafka Topic。 - 库存服务消费该消息，扣减库存。
- 订单创建成功 → 发送
- 优势：异步、削峰、解耦、可追溯。
4. RAG智能客服系统架构
- 步骤 ：
- 文档加载：从PDF/Word/Confluence加载企业知识库。
- 文本切片：使用LangChain按段落或固定长度分块。
- 向量化 ：调用OpenAI
text-embedding-ada-002或 Ollama本地模型生成向量。 - 存储：存入支持向量检索的Redis或Milvus。
- 语义检索：用户提问 → 向量化 → 向量数据库相似度搜索 → 返回Top-K相关片段。
- 生成答案：将检索到的片段作为上下文，输入大模型生成最终回复。
- 防幻觉 ：
- 强制引用来源。
- 设置信心阈值，低于则回复"暂未找到相关信息"。
- 使用Agentic RAG，让AI自主规划、执行、验证多步任务。
5. 复杂工作流处理（Agentic RAG）
- 案例："上月销售额 vs 前年同期"
- Agent执行流程 ：
- 规划：拆解为"查上月销售额"、"查前年同期销售额"、"计算增长率"。
- 工具调用：调用BI系统API或数据库查询工具。
- 执行与反思：获取数据 → 计算 → 验证结果合理性 → 输出报告。
总结 ：大厂面试不仅考知识点，更考场景落地能力。从Spring Boot基础，到Kafka解耦，再到AI驱动的智能客服，体现了一个高阶Java工程师的技术演进路径。