面試現場：戰五渣勇闖互聯網大廠
面試官（推了推眼鏡，面無表情）：請坐。我們開始吧。
戰五渣（緊張地搓手）：好、好的！我準備好了！
第一輪：基礎技術棧考察（Spring Boot + Web + 構建工具）
面試官：你們項目用什麼構建工具？為什麼選它？
戰五渣：Maven！因為……公司都用這個，我也跟着用。（撓頭）
面試官（點頭）：還行。那Spring Boot自動配置原理説一下？
戰五渣：哦！就是加個@SpringBootApplication，然後它會掃描META-INF/spring.factories，把裏面的配置類加載進來！我知道這個！
面試官（露出一絲讚許）：不錯。那如果多個Profile怎麼管理配置？
戰五渣：application-dev.yml、application-prod.yml，啓動時指定--spring.profiles.active=dev就行！
面試官：很好，基礎紮實。
第二輪：微服務與消息中間件（Kafka + Spring Cloud）
面試官：你們微服務之間怎麼通信？
戰五渣：用OpenFeign！聲明式調用，賊方便，就像寫接口一樣！
面試官：那服務掛了怎麼辦？
戰五渣：呃……重啓？
面試官（皺眉）：我説的是容錯機制。
戰五渣：啊！有那個……Resilience4j！可以熔斷、限流、重試！
面試官：不錯。那訂單創建後通知庫存服務，用什麼解耦？
戰五渣：Kafka！發個消息就完事了，誰愛聽誰聽！
面試官：如果消息丟了呢？
戰五渣：呃……我讓生產者設成ack=all，Broker持久化，消費者手動提交……應該不會丟吧？
面試官（微微頷首）：基本思路正確。
第三輪：AI智能客服系統（RAG + 向量數據庫 + AI幻覺）
面試官：現在要做一個企業級智能客服，能查內部文檔，怎麼做？
戰五渣：用RAG！先把文檔切片，用Embedding模型轉成向量，存到Redis裏！
面試官：用户問“報銷流程”，怎麼找到相關文檔？
戰五渣：也把問題轉成向量，去Redis做相似度搜索，比如用餘弦相似度，找最像的Top3！
面試官：如果AI胡説八道，編造流程怎麼辦？
戰五渣：這叫……AI幻覺！得加驗證，比如讓AI引用原文段落，或者設置置信度閾值，太低就不回答！
面試官：複雜問題比如‘上個月銷售額比前年同期增長多少’，涉及多步驟，怎麼處理？
戰五渣：呃……可以讓AI先拆解問題，再一步步查數據……（聲音漸小）具體咋做……我還沒搞過……
面試官（合上面試表）：今天就到這裏。你的情況我們瞭解了，回去等通知吧。
戰五渣（站起來鞠躬）：謝謝！我回去一定好好學Agentic RAG！
答案詳解：從面試題看真實業務場景
1. 為什麼用Maven？
- 場景：標準化構建流程，團隊協作。
- 技術點：Maven通過
pom.xml統一管理依賴、編譯、打包、部署，適合企業級項目。
2. Spring Boot自動配置原理
- 核心：
@EnableAutoConfiguration-> 掃描spring.factories-> 按條件加載@Configuration類（如DataSourceAutoConfiguration）。 - 好處：約定優於配置，減少樣板代碼。
3. Kafka在微服務中的作用
- 場景：訂單服務與庫存服務解耦。
- 流程：
- 訂單創建成功 → 發送
ORDER_CREATED事件到Kafka Topic。 - 庫存服務消費該消息，扣減庫存。
- 優勢：異步、削峯、解耦、可追溯。
4. RAG智能客服系統架構
- 步驟：
- 文檔加載：從PDF/Word/Confluence加載企業知識庫。
- 文本切片：使用LangChain按段落或固定長度分塊。
- 向量化：調用OpenAI
text-embedding-ada-002或 Ollama本地模型生成向量。 - 存儲：存入支持向量檢索的Redis或Milvus。
- 語義檢索：用户提問 → 向量化 → 向量數據庫相似度搜索 → 返回Top-K相關片段。
- 生成答案：將檢索到的片段作為上下文，輸入大模型生成最終回覆。
- 防幻覺：
- 強制引用來源。
- 設置信心閾值，低於則回覆“暫未找到相關信息”。
- 使用Agentic RAG，讓AI自主規劃、執行、驗證多步任務。
5. 複雜工作流處理（Agentic RAG）
- 案例：“上月銷售額 vs 前年同期”
- Agent執行流程：
- 規劃：拆解為“查上月銷售額”、“查前年同期銷售額”、“計算增長率”。
- 工具調用：調用BI系統API或數據庫查詢工具。
- 執行與反思：獲取數據 → 計算 → 驗證結果合理性 → 輸出報告。