目录一、大模型基础理论面试必背一面基础题二、Java 大模型开发框架必须会写代码二面实操1. 主流框架优先级Spring AI LangChain4jSpring AISpring 官方2026 企业首选SpringBoot 无缝整合LangChain4jJava 原生 LangChain复杂 Agent 项目主流稀土掘金2. 底层原生调用无框架封装场景基础加分项三、RAG 检索增强生成2026 面试最高频项目核心亮点1. 完整 RAG 全链路 Java 实现流程2. 生产优化考点面试官深挖四、Agent 智能体 Function Calling中高级 Java/AI 后端加分核心1. Function Calling 工具调用业务落地刚需2. Agent 自主工作流3. 落地场景五、企业级 AI 系统工程能力Java 后端核心竞争力区别纯 Python 算法1. 高并发、稳定性治理2. 缓存与会话管理3. 监控、成本、可观测4. 安全合规政企必问六、加分进阶能力大厂 / AI 中台岗要求七、不同岗位能力分层要求1. 初级 Java 后端1-3 年 / 校招2. 中级 Java 后端3-5 年主流招聘标准3. 高级 / AI 架构师5 年 大厂八、简历项目推荐直接提升竞争力java 开发不用学模型训练、调参核心定位是大模型工程落地、业务集成、AI 系统架构分为 5 大模块从基础到高阶全覆盖校招 / 社招分层要求清晰。一、大模型基础理论面试必背一面基础题不用深究 Transformer 数学掌握工程相关概念即可核心基础概念Token、上下文窗口 context window、temperature、top_p、max_tokens、流式输出 SSELLM、Embedding 向量模型、RAG、Agent、Function Calling 工具调用、幻觉 (Hallucination)区分基座模型、微调模型、私有本地开源模型 (Llama/Qwen)、公有 API 模型通义 / 文心 / DeepSeekPrompt 工程业务落地刚需Zero-shot、Few-shot、CoT 思维链、ReAct 提示词、系统角色 System Prompt工程实践模板化 Prompt、动态拼接上下文、输出格式约束JSON 固定返回基础流程认知普通对话用户提问 → 构造 Prompt → HTTP/SSE 调用 LLM → 解析返回 RAG 问答文档切片→向量化入库→问题向量检索→拼接知识库→LLM 生成二、Java 大模型开发框架必须会写代码二面实操1. 主流框架优先级Spring AI LangChain4jSpring AISpring 官方2026 企业首选SpringBoot 无缝整合核心能力统一封装国内外所有大模型、向量库统一接口、AI注解快速生成 AI 服务必掌握功能普通对话、SSE 流式打字机效果WebFlux 实现RAG 完整链路、Function Calling 工具调用注册 Java 业务方法给模型调用会话记忆、文档解析 (PDF/Word/Markdown)、可观测埋点 (token 消耗、延迟)LangChain4jJava 原生 LangChain复杂 Agent 项目主流稀土掘金核心组件ChatLanguageModel、EmbeddingModel、DocumentSplitter、EmbeddingStore、ChatMemory、Tool工具注解、AiServices 代理可落地项目企业知识库、多轮对话机器人、自主 Agent 工作流2. 底层原生调用无框架封装场景基础加分项OkHttp/WebFlux/RestTemplate 封装大模型 HTTP 接口SSE 长连接流式响应实现、异步CompletableFuture批量调用模型统一模型抽象客户端一套代码兼容 OpenAI、通义、文心、DeepSeek 等多厂商 API三、RAG 检索增强生成2026 面试最高频项目核心亮点所有互联网、政企 AI 项目标配简历必须有 RAG 实战经历1. 完整 RAG 全链路 Java 实现流程文档处理PDF/Word/Markdown 解析、递归切片chunk 大小、重叠度优化向量化 Embedding调用 m3e、ada、bge 等向量模型生成文本向量向量数据库存储必须掌握选型与 Java SDK向量库适用场景Java 能力要求Milvus百万级海量知识库高并发Milvus Java SDK分区、索引优化pgvector中小量数据复用 PostgreSQLSpring AI 集成混合检索Elasticsearch传统 ES 改造混合 BM25 向量检索ES 向量索引、多路召回Redis Stack轻量、会话向量缓存RedisVectorStore检索优化Top-K 召回、HyDE 假设文档、Rerank 重排序、混合检索Prompt 增强检索文档片段注入上下文附带来源引用抑制 AI 幻觉2. 生产优化考点面试官深挖如何解决大模型幻觉引用知识库来源、限制模型凭空生成、事实校验工具海量文档分片、向量入库异步任务Kafka 异步处理文档检索速度优化、向量索引构建、冷热数据分离四、Agent 智能体 Function Calling中高级 Java/AI 后端加分核心1. Function Calling 工具调用业务落地刚需Java 实现通过Tool注解暴露业务接口查订单、查库存、数据库查询流程模型识别用户意图 → 返回工具参数 → Java 后端执行业务方法 → 结果回传给模型生成答案2. Agent 自主工作流ReAct 循环机制思考→工具调用→观察→再思考会话记忆管理短期 Redis 内存、长期向量库持久化、长上下文压缩多 Agent 协同、任务拆解、工具权限管控3. 落地场景智能客服、数据自然语言查询、自动化办公助手、代码 AI 助手五、企业级 AI 系统工程能力Java 后端核心竞争力区别纯 Python 算法1. 高并发、稳定性治理大模型接口限流、熔断、降级Sentinel/Resilience4j防止 API 超限扣费异步队列解耦Kafka/RabbitMQ 处理批量文档向量化、离线问答任务虚拟线程 Loom 优化批量 LLM 并发调用降低线程开销2. 缓存与会话管理Redis 缓存对话历史、高频问答向量、Embedding 结果减少 token 成本会话隔离、多租户知识库权限控制文档分库分向量空间3. 监控、成本、可观测埋点指标请求耗时、token 消耗、错误率、检索命中率、幻觉率PrometheusGrafana 监控日志记录完整 Prompt / 返回用于问题复盘多模型灰度切换、成本管控按用户 / 业务线配额4. 安全合规政企必问API 密钥统一管理、接口鉴权、敏感内容过滤私有数据不上传公网模型本地开源模型 向量库私有化部署输出内容脱敏、溯源日志六、加分进阶能力大厂 / AI 中台岗要求本地开源模型私有化部署ONNX Runtime Java、Qwen/Llama 本地推理不依赖第三方 API数据安全场景AI 微服务中台设计统一模型网关、多模型路由、向量检索服务独立拆分、SpringCloud AI 微服务架构RAG 效果评估体系召回率、精确率、人工评测自动化脚本、Bad Case 优化简单微调认知不用实操懂流程即可SFT 监督微调、LoRA 轻量化微调适用场景Java 侧如何对接微调后模型 API七、不同岗位能力分层要求1. 初级 Java 后端1-3 年 / 校招会 Spring AI/LangChain4j 基础调用实现简单对话 SSE 流式输出能搭建基础 RAG 知识库ES/Redis 向量库掌握基础 Prompt、限流缓存、异常处理能写完整 AI 问答接口2. 中级 Java 后端3-5 年主流招聘标准独立完整 RAG 项目开发懂向量库选型、检索优化、幻觉解决方案熟练 Function Calling开发简单 Agent 工具链能设计 AI 微服务处理高并发、token 成本优化、监控告警3. 高级 / AI 架构师5 年 大厂多 Agent 协同架构、AI 中台网关设计百万级向量库性能调优、混合检索架构私有化本地大模型工程落地、全链路 AI 系统稳定性设计八、简历项目推荐直接提升竞争力企业知识库智能问答系统Spring AI Milvus RAG核心项目电商智能客服 AgentFunction Calling 对接订单 / 商品业务接口文档智能解析平台PDF 批量切片、向量化入库、离线问答代码辅助助手基于私有代码库 RAG代码检索 生成