在技术选型上， 面试官明确要求使用Spring AI框架作为基础开发框架，结合RAG技术实现知识增强。Spring AI的优势在于其与Spring Boot的无缝集成， 打脸。 可快速接入主流大模型；而RAG则tong过外挂知识库解决生成式AI的“幻觉”问题，提升回答的准确性。

Spring AI提供了统一的AIClient接口，支持多模型切换。

@Configuration
public class AIClientConfig {
    @Bean
    public AIClient aiClient {
        return  
            .apiKey 
            .modelProvider // 示例模型名
            .build;
    }
}

在构建智Neng客服系统的过程中， 我们需深入理解业务场景，并充分考虑系统的可 性与响应效率，观感极佳。。

一、 系统架构与核心模块

提到这个... 本案例展示了如何基于Spring AI与RAG技术构建企业级智Neng客服系统，核心要点包括：

1. 采用分层架构，确保系统的高效与稳定。

2. 核心模块包括：AIClient、 RAGService、ChatService等，吃瓜。。

二、关键技术解析

1. RAG技术核心流程

RAG的核心流程分为三步：

• 第一步：检索相关知识。
• 第二步：构建Prompt。
• 第三步：调用AI生成。

2. Spring AI的优势

面试中， 除技术实现外还需体现对业务场景的理解，以及系统可 性的考虑。掌握这些要点，将大幅提升tong过率。

三、面试高频问题与解答

1. 如何优化RAG的检索精度？

• 分块策略优化：避免过小或过大，需tong过实验确定Zui佳块大小。
• 重排序：使用交叉编码器对初始检索后来啊二次排序。
• 多模态检索：结合文本与图像/表格检索。

2. Spring AI相比直接调用API的优势？

• 统一抽象：屏蔽不同大模型的接口差异，支持热切换模型。
• 流式响应：内置对SSE的支持，适合长对话场景。
• Spring生态集成：可无缝结合Spring Security、Cache等模块。

3. 系统性Neng优化方案

• 异步处理：对话历史存储、RAG检索等耗时操作采用异步非阻塞模式。
• 缓存策略：
  • 热门问题的检索后来啊缓存。
  • 对话上下文片段缓存。
• 向量数据库优化：
  • 使用HNSW等高效索引结构。
  • 定期清理过期知识块。

四、 Zui佳实践与避坑指南

1. 知识库geng新机制

• 增量geng新：tong过消息队列监听文档变geng，避免全量重建索引。
• 版本控制：为知识块添加版本号，处理冲突时优先使用Zui新版本。

2. 调试与监控

• 日志设计：
  • 记录每次检索的Top-K后来啊及到头来生成的Prompt。
  • 标记AI生成后来啊的置信度。
• 监控指标：
  • 检索延迟。
  • AI生成耗时。
  • 回答准确率。

3. 平安性考虑

• 输入过滤：防止Prompt注入攻击。
• 数据脱敏：对话历史中的敏感信息需匿名化存储。

五、 思考：大模型选型

搞一下... 面试中常被追问如何选择底层大模型，需综合考虑：

哎，对！ 1. 模型性Neng：在长文本处理、多轮对话、上下文记忆等方面表现优异。

内卷... 2. 成本效益：开源模型可tong过本地化部署降低成本。

3. 可 性：支持多模型切换，方便后续升级。