Spring AI核心技术面试指南：从大模型集成到生产级部署，9轮深度技术拷问（含架构解析）

面试官：cc程序员，聊聊Spring AI的那些事儿？

场景背景

互联网大厂AI平台部面试官老周，与自称"Spring AI源码贡献者"的cc程序员展开深度技术探讨。

面试过程

第一轮：基础架构

面试官：Spring AI的架构分层是怎样的？ cc：（推眼镜）顶层是Model接口！中间层适配OpenAI/Ollama等实现，底层整合Spring Boot自动配置！

@Configuration
public class OllamaConfig {
    @Bean
    public ChatClient ollamaClient() {
        return ChatClient.builder()
            .baseUrl("http://localhost:11434")
            .build();
    }
}

面试官：很好，那如何切换模型供应商？ cc：（自信）通过spring.ai.providers配置项！比如spring.ai.openai.enabled=false禁用OpenAI

第二轮：模型集成

面试官：如何集成自定义大模型？ cc：（兴奋）实现Model接口！重写call方法处理请求，用ObjectMapper序列化响应！

public class CustomModel implements ChatModel {
    @Override
    public ChatResponse call(ChatRequest request) {
        // 实现自定义模型调用逻辑
    }
}

面试官：Ollama模型参数怎么配置？ cc：（流利）通过OllamaOptions设置temperature、maxTokens等参数，支持流式响应处理

第三轮：提示工程

面试官：如何设计动态Prompt模板？ cc：（自信）用PromptTemplate加载模板文件，结合Map参数动态替换变量！

PromptTemplate template = new PromptTemplate("请分析用户{query}的{aspect}方面");
Prompt prompt = template.apply(Map.of("query", "手机", "aspect", "续航"));

面试官：怎么评估Prompt效果？ cc：（推眼镜）用LLMAsTool封装评估指标，记录调用耗时和响应质量评分

第四轮：流式处理

面试官：如何实现SSE流式响应？ cc：（手舞足蹈）用Flux流处理！结合RestController返回SseEmitter对象！

@GetMapping("/stream")
public SseEmitter streamQuery(String prompt) {
    SseEmitter emitter = new SseEmitter(30_000L);
    chatClient.stream(new UserMessage(prompt))
        .doOnNext(emitter::send)
        .doOnError(emitter::complete)
        .doOnComplete(emitter::complete)
        .subscribe();
    return emitter;
}

面试官：流式传输如何处理错误？ cc：（思考）在doOnError中捕获异常，发送错误事件并关闭连接

第五轮：模型调优

面试官：如何优化大模型推理成本？ cc：（兴奋）用缓存策略！通过RedisCache实现Prompt级别的结果复用！

@Bean
public Cache chatCache() {
    return Caffeine.newBuilder()
        .maximumSize(1000)
        .build();
}

面试官：模型幻觉怎么处理？ cc：（自信）引入RAG架构！用VectorStore检索相关文档作为上下文

第六轮：安全防护

面试官：如何防止Prompt注入攻击？ cc：（流利）用InputSanitizer过滤特殊字符！对用户输入进行内容安全扫描

@Component
public class PromptSanitizer {
    public String sanitize(String input) {
        return input.replaceAll("[\"\']", "");
    }
}

面试官：敏感数据怎么处理？ cc：（推眼镜）实现DataMasking接口，对输出结果进行脱敏处理

第七轮：监控追踪

面试官：如何监控模型调用性能？ cc：（兴奋）集成Micrometer！记录调用延迟和token使用情况

Counter modelCounter = Counter.builder("ai.model.calls")
    .tag("model", "ollama")
    .register(meterRegistry);

面试官：调用链怎么追踪？ cc：（自信）用Spring Cloud Sleuth生成traceId，结合Jaeger做分布式追踪

第八轮：分布式处理

面试官：如何实现模型负载均衡？ cc：（手舞足蹈）用Spring Cloud LoadBalancer！自定义ModelInstanceProvider实现权重分配

@Bean
public ModelProvider ollamaProvider() {
    return new WeightedModelProvider(Arrays.asList(
        new ModelInstance("http://node1:11434", 2),
        new ModelInstance("http://node2:11434", 1)
    ));
}

面试官：模型服务熔断怎么实现？ cc：（流利）用Resilience4j的@CircuitBreaker注解，设置失败阈值和恢复时间窗口

第九轮：生产部署

面试官：如何设计模型热更新机制？ cc：（自信）通过Actuator端点触发模型重载！结合ConfigMap动态更新配置

@RestControllerEndpoint(id = "model")
public class ModelEndpoint {
    @WriteOperation
    public void reload() {
        modelService.reload();
    }
}

面试官：模型版本怎么管理？ cc：（推眼镜）用模型注册中心！每个版本生成唯一指纹，通过spring.ai.model.version配置切换

面试官：今天就到这里，回家等通知吧。 cc：（松口气）谢谢面试官，回去我一定把Spring AI源码仓库fork下来！

技术解析

1. 架构分层设计

业务场景：多模型服务平台 技术点：

• Model接口的适配层设计
• 自动配置的条件注解使用
• 模块化配置的profiles分离

2. 模型集成方案

业务场景：本地大模型服务调用 技术点：

• OllamaOptions参数配置
• 流式响应的背压控制
• 模型服务的健康检查机制

3. 提示工程实践

业务场景：智能客服对话系统 技术点：

• PromptTemplate的多语言支持
• 动态变量替换的安全控制
• 提示词版本管理方案

4. 流式传输优化

业务场景：实时语音助手 技术点：

• SseEmitter的超时配置
• 流式传输的错误重试机制
• 响应缓冲区的内存管理

5. 成本优化策略

业务场景：高并发AI服务 技术点：

• Caffeine缓存的过期策略
• Redis的分布式缓存方案
• token使用的计费系统对接

6. 安全防护体系

业务场景：金融风控系统 技术点：

• Prompt注入的正则过滤
• 敏感数据的脱敏算法
• 访问控制的RBAC模型

7. 监控追踪体系

业务场景：AI服务运维 技术点：

• 自定义指标的Tag设计
• 分布式追踪的上下文传播
• 告警规则的阈值配置

8. 分布式架构

业务场景：全球部署的AI服务 技术点：

• 权重路由的负载均衡算法
• 熔断限流的降级策略
• 多区域部署的流量调度

9. 生产部署方案

业务场景：企业级AI平台 技术点：

• 热更新的原子性保证
• 模型版本的灰度发布
• 配置中心的动态推送