Java面试实录：房产金融背景下的Spring AI、RAG与ORM深度剖析

???? 面试背景

某互联网大厂的会议室里，初夏午后的阳光洒在桌面上，空气中弥漫着咖啡与代码交织的气息。一场针对Java高级开发岗位的面试正在紧张进行中。面试官是一位技术功底深厚、注重细节的技术专家，眼神专注而犀利；应聘者则是“小润龙”，一位基础扎实但偶尔会在高阶概念前略显犹豫的程序员。本次面试将围绕房产金融这一复杂业务场景，深入探讨Java核心技术栈，涵盖数据库操作、ORM框架选型以及前沿AI技术的应用实践。

???? 面试实录

第一轮：基础概念考查

面试官：小润龙你好！我们公司在房产金融领域有大量高并发、高数据量的业务场景。首先想请你谈谈对JPA和Hibernate的理解，在实际项目中你是如何选择并使用的？

小润龙：您好！如果把Java持久化规范比作武林中的“门派规矩”，那JPA就是那个制定标准的“盟主”。它提供了一套统一的对象关系映射规范，让我们可以用面向对象的方式操作数据库，避免频繁手写SQL。而Hibernate，则是这套规范最成熟的“实战门派”，完全实现了JPA的标准，并在此基础上做了大量扩展。在我之前参与的房贷审批系统中，我主要结合Spring Data JPA与Hibernate使用。通过定义Repository接口即可自动生成CRUD方法，极大减少了模板代码，就像用“智能相机”拍照——设定好参数，成像质量还很高。

面试官：比喻挺生动。那么在使用JPA/Hibernate的过程中，有没有遇到过性能瓶颈？尤其是在房产交易这类高并发场景下，你是如何优化的？

小润龙：当然有！典型的比如N+1查询问题：当我们查询一批房源信息时，若未正确处理关联关系，每条记录再去单独加载其抵押历史，就会导致数据库发出N+1次请求，压力骤增。对此，我会采用@EntityGraph来显式声明需要预加载的关联字段，

@EntityGraph

FETCH JOIN

initialize

面试官：很好。接下来聊聊数据库连接池。在我们的系统中，数据库连接的稳定性和响应速度至关重要。你对HikariCP了解多少？相比C3P0或DBCP有什么优势？

小润龙：HikariCP我非常熟悉！它可以说是当前Java生态中最高效的连接池实现，被誉为“连接池里的F1赛车”。相较于C3P0和DBCP，它更加轻量、启动更快、性能更强。背后用了无锁算法、FastStatementList等底层优化手段，甚至通过字节码增强提升效率。在我的一个按揭贷款审核项目中，原先是C3P0，随着并发量上升经常出现获取连接超时的情况。切换到HikariCP后，连接获取时间从毫秒级降到微秒级，整体系统响应明显变快，就像是给数据库通道装上了涡轮增压引擎。

面试官：看来你确实有过落地经验。那么转向新技术方向——AI。目前我们正探索AI在智能客服、风险建模等方面的应用。你是否了解Spring AI？它能为Java开发者带来哪些便利？

小润龙：最近我刚好在研究Spring AI。简单来说，它是Spring官方为AI应用打造的一座“桥梁”，旨在让Java开发者也能轻松接入大模型生态。无论是OpenAI、Ollama这样的语言模型，还是Milvus、Chroma这类向量数据库，Spring AI都提供了统一的抽象层和编程模型。我们可以像使用Spring Data JPA那样，用一致的API调用不同的AI服务，无需关心底层SDK差异。这意味着开发智能功能时不再需要重复集成各种客户端，真正实现了“一次编码，多平台适配”，堪称Java世界的“一站式AI开发平台”。

第二轮：实际应用场景

面试官：你刚才提到了智能客服。在房产金融领域，客户咨询内容专业性强、类型多样，例如贷款政策解读、房价趋势分析、合同条款说明等。如果我们希望构建一个企业级文档问答系统，你觉得RAG（检索增强生成）在这种场景下能发挥什么作用？

小润龙：RAG绝对是应对“AI胡言乱语”的关键武器！我们内部有大量的专业文档，比如长达几十页的贷款政策细则、上百页的风险评估手册。如果直接让大模型自由回答，很容易产生“幻觉”——看似逻辑通顺，实则信息错误，甚至曲解利率计算方式，这在金融场景下后果严重。RAG的核心思路是“先查再答”：当用户提问时，系统首先根据问题语义，在企业知识库中精准检索相关文档片段。例如，用户问“首套房贷利率是多少？”，我们会先从权威文件中找出最新政策原文，然后将这段真实资料作为上下文输入给大模型，让它基于确切依据生成回复。这样一来，大模型就等于拿到了“标准答案参考书”，输出的内容自然更准确、更可信。对于房产金融这种容错率极低的行业，RAG几乎是不可或缺的技术保障。

面试官：理解得非常到位。那你提到的“检索”环节，具体该如何实现？比如用户查询“如何办理二手房抵押贷款解押手续？”，系统怎样才能从海量文档中快速定位最相关的段落？

在实现智能化房产金融系统时，“向量化”与“语义检索”技术起到了关键作用。我们不能依赖传统的关键词匹配方式，因为用户的提问方式多种多样、表达各异。为此，我们会将所有相关的文档资料——包括合同条款、政策文件、业务流程说明等——通过一个Embedding模型（如OpenAI提供的模型或本地部署的Ollama）转化为一串数字形式的“向量”。这些向量本质上承载了文本的语义信息。

用户的每一次查询也会被同样转换成对应的向量表示。随后，这些文档向量会被存储进专用的“向量数据库”中，例如Milvus或Chroma。当用户发起提问时，系统会计算其查询向量与数据库中各个文档片段向量之间的相似度，从而找出语义上最相关的内容。这就像在一个庞大的图书馆中，不再依据书名索引找书，而是根据“这本书讲的是什么内容”来定位资源。即使标题完全不同，只要主题相近就能精准命中，实现了真正意义上的语义级搜索，显著提升了信息检索的准确率。

maximumPoolSize

谈到数据库版本管理，在迭代频繁的金融产品开发中尤为重要。Flyway和Liquibase都是业界广泛使用的数据库变更管理工具，堪称“利器”。我个人更倾向于使用Flyway，主要原因在于它的设计理念简洁明了，主要依靠SQL脚本进行版本控制。以房产金融项目为例，当我们上线一款新的贷款产品时，往往需要新增数据表来保存产品配置信息，或是修改已有字段以适配最新的风控规则。

在过去没有引入Flyway的情况下，每次发布新版本都如同“开盲盒”，极易出现线上数据库结构与应用代码不一致的问题，导致服务异常。而引入Flyway后，我们将所有的数据库变更操作封装为独立的SQL脚本，并按照版本号严格命名（如V1__create_table.sql、V2__add_column.sql）。每当应用程序启动时，Flyway会自动比对当前数据库所处的版本与脚本目录中的最新版本，若有未执行的新脚本，则按序自动运行，确保数据库结构始终与代码保持同步。

这种方式相当于为数据库的演进过程建立了一条清晰的“时间线”，每一次变更都有迹可循，支持快速回滚和问题追溯，极大降低了生产环境的部署风险。

性能优化与架构设计

目前我们的AI系统尚处于初级阶段，主要功能是基础的智能问答服务。但未来目标是提升整体智能化水平，支持更复杂的业务场景，比如自动化处理客户贷款申请、辅助评估抵押物价值等。在这种需求下，“Agent（智能代理）”以及“Agentic RAG”架构就展现出巨大的潜力。

传统RAG模式只是“检索+生成”的静态流程，而Agent则更像是赋予AI一个具备思考能力和行动能力的“大脑+工具箱”。举个例子：当用户询问“我的房贷审批进度如何？”时，一个智能Agent可以完成以下一系列动作：

• 理解意图：识别出用户希望了解贷款处理状态；
• 选择工具：判断应调用“查询贷款进度”的内部API接口；
• 执行操作：携带用户身份标识等参数调用该API；
• 整合结果：接收并解析返回的数据；
• 生成回复：用自然语言向用户清晰反馈当前审批节点及预计时间。

相比单纯的问答系统，Agent能够主动执行任务、串联多个步骤，胜任更为复杂的工作流处理。而“Agentic RAG”则进一步增强了这种能力：当Agent在执行过程中发现自身知识不足或需要验证某些信息时，它会主动触发一次RAG检索，从外部知识库中获取权威、实时的信息，再结合工具调用继续推进任务。例如，在评估某套房产的风险等级时，Agent可先调用内部系统获取产权和估值数据，若涉及区域市场波动因素，则主动通过RAG检索最新的房地产市场分析报告，综合判断后输出结论。

然而，AI“幻觉”问题在此类高敏感场景中必须严加防范，否则可能导致错误决策甚至法律风险。我们可以从以下几个方面着手防控：

1. 严格的工具定义与Schema约束：所有Agent可调用的工具都需明确定义输入输出格式，采用强类型校验机制，避免因参数模糊引发误解；
2. 关键环节的人工审核介入：对于涉及资金划转、合同签署、信用评级等重大事项，设置“人工确认”关卡，确保最终决策前有人工复核；
3. 实时监控与日志追踪：全面记录Agent的每一步推理路径和调用行为，一旦发现异常逻辑或潜在幻觉迹象，立即告警并介入干预；
4. 提供溯源证据链：Agent在输出结论的同时，附带其所依据的数据来源或文档链接，使结果可审计、可验证，类似于银行信贷审批流程中的留痕机制。

最后，关于数据库连接池的性能调优问题，在房产金融这类对数据一致性与响应速度要求极高的系统中，HikariCP作为高性能连接池组件，其参数配置直接影响系统的并发处理能力与稳定性。我认为最关键的几个参数包括：

• maximumPoolSize：最大连接数，需根据实际业务峰值负载和数据库承载能力合理设定，过高会导致数据库压力过大，过低则限制并发；
• minimumIdle：最小空闲连接数，保证常用连接常驻，减少频繁创建销毁带来的开销；
• connectionTimeout：连接超时时间，防止请求长时间阻塞；
• idleTimeout 和 maxLifetime：分别控制连接的最大空闲时间和总存活时间，避免长时间未使用的连接因网络中断或数据库端关闭而导致故障。

调优过程应当基于压测数据和生产监控指标动态调整，结合业务波峰波谷特征，找到性能与资源消耗的最佳平衡点。就像调试一辆高性能跑车，每一个参数都需要精细打磨，才能发挥出极致表现。

在数据库连接池的配置中，最大连接数是一个关键参数。设置过高会导致数据库因并发竞争而性能下降，因此必须合理估算。通常我会结合数据库的最大连接能力、应用服务器的线程数量以及单个请求对连接的占用时间来进行评估。例如，当数据库支持200个最大连接，应用服务器有500个线程，每个请求平均占用连接0.1秒，且系统每秒需处理约1000次请求时，理论上需要大约100个连接。我的设定思路受到“

((core_count * 2) + effective_spindle_count)

最小空闲连接数的设置通常与

maximumPoolSize

minimumIdle

连接获取超时时间是保障系统稳定的重要机制。当连接池已满或数据库响应迟缓时，若请求无限等待，极易引发线程堆积甚至服务雪崩。因此，我通常将此值控制在30秒以内，确保请求能在合理时间内失败并释放资源。

connectionTimeout

关于空闲连接超时时间，目的是回收长时间未使用的连接以释放资源。然而设置过短会导致连接频繁创建和关闭，带来额外开销。实践中，我倾向于将其设定在10分钟左右，平衡资源利用率与连接稳定性。

idleTimeout

连接最大生命周期用于避免使用过期或失效的数据库连接。由于数据库本身可能存在自动断连机制或定期维护操作，我们将此参数设得略短于数据库侧的超时时间，促使连接池主动刷新旧连接，从而规避“死连接”问题。

maxLifetime

在调优过程中，我会先依据经验设定初始参数，随后通过JMX监控HikariCP的关键指标，如

waitingConnections

activeConnections

waitingConnections

maximumPoolSize

智能风险评估系统的AI设计

针对构建智能风险评估系统的需求，尤其是面对信用报告、资产信息、市场数据等多源异构数据（包括大量非结构化文本），我建议采用以下架构来实现自动化评估，并重点解决“数据偏见”与“AI决策不透明”的难题。

多源数据摄入与预处理

• 结构化数据：如客户信用评分、收入水平、负债情况、历史交易记录等，可直接导入数据仓库或特征库。
• 非结构化数据：包括信用报告文本、资产证明图像（通过OCR识别）、市场分析文档等，需借助NLP技术（如命名实体识别、关键词提取、情感分析）从中抽取有效信息，并转化为结构化字段或向量表示。
• 实时数据流：如房价指数变动、政策更新、宏观经济指标等，可通过Kafka或Flink等流式处理框架实时接入，确保评估模型具备时效性。

特征工程与向量化

将所有来源的数据——无论是原始数值型特征，还是从文本中提取的信息——统一通过Embedding模型转换为高维向量。这使得不同类型的信息能够在同一语义空间中融合，便于后续模型进行综合判断与关联分析。

RAG增强的知识库构建

建立一个基于检索增强生成（RAG）的风险知识库，内容涵盖公司内部风控政策、法律法规条文、典型违约案例等权威资料。在AI做出判断时，可实时查询该知识库，确保决策依据合规、可追溯，提升模型的可信度与解释力。

Agentic多Agent协作评估模型

系统核心由多个智能Agent协同完成任务：

• 数据Agent：负责汇聚各渠道数据并执行清洗、标准化与预处理。
• 规则Agent：依据预设风控规则进行初步筛选，必要时调用第三方API验证身份、征信或资产真实性。
• 分析Agent：整合向量化特征与RAG检索结果，运用机器学习模型（如图神经网络挖掘关系链风险，或分类模型预测违约概率）进行深度分析，输出风险等级与建议。
• 解释Agent：尤为关键，负责将复杂模型的决策路径转化为人类可理解的语言，生成清晰的评估报告。

应对“数据偏见”与“AI决策不透明”

数据偏见治理：AI模型容易因训练数据分布不均而导致歧视性判断。为此，必须保证训练集的多样性与代表性，避免某些人群（如低收入群体、特定地区用户）样本过少。可通过数据增广、重采样、对抗性去偏算法等方式缓解偏差。同时建立数据监控机制，持续检测输入数据中的潜在偏见信号并及时纠正。

提升AI可解释性（XAI）：

• 局部可解释性：针对单笔评估结果，利用LIME或SHAP工具揭示影响最终评分的关键因素（如“信用分偏低”、“近期有多次查询记录”），让审批人员清楚知道“为什么被拒”。
• 全局可解释性：通过特征重要性排序、模型注意力可视化等方式，理解整个模型的决策逻辑，识别长期影响风险的核心变量。
• 因果推理机制：尝试引入因果推断方法，区分相关性与因果关系，避免模型误将偶然共现当作决定性因素。
• 规则引擎融合：AI输出风险评分后，仍需经过明确的业务规则校验（如“负债比超过70%则禁止放款”），作为最后一道防线，防止黑箱决策带来的不可控风险。
• 人类在环（Human-in-the-Loop）：对于高风险或边缘案例，强制触发人工复核流程，由资深风控专家介入最终裁定。AI仅作为辅助工具，而非完全替代人类判断。

面试结果

面试官：小润龙，今天的面试到此结束。你对基础概念掌握扎实，对新技术有较强的学习热情和实践意愿，特别是在将AI与数据库结合应用于房产金融场景方面展现了不错的思考能力。你在Agentic RAG以及防范AI幻觉问题上也提出了独到见解。不过，在一些底层原理的深入理解与极致性能优化方面，仍有提升空间。总体来看，你的表现符合我们对初级至中级Java开发工程师的期望。我们会在一周内通知最终结果。

小润龙：谢谢面试官！我会持续学习，争取早日成为“全栈AI+Java高手”！

技术知识点详解

HikariCP连接池优化

HikariCP是当前Java生态中公认最快且最轻量级的数据库连接池实现。其卓越性能得益于精简的代码结构和先进的设计机制，如无锁队列、MPSC（多生产者单消费者）队列、字节码增强等技术。

关键参数及其调优建议如下：

• maximumPoolSize

  ：连接池允许的最大连接数。调优重点在于合理设置该值，通常建议设为

  (CPU核心数 * 2) + 数据库并发瓶颈余量

  ，但应通过压力测试确定最优配置。在房产金融系统中，因高并发交易与大量查询频繁发生，需谨慎评估。

• minimumIdle

  ：连接池中保持的最小空闲连接数量。一般建议与

  maximumPoolSize

  一致，以避免连接频繁创建与销毁带来的开销。

• connectionTimeout

  ：客户端获取连接时的最大等待时间（单位：毫秒）。若超时仍未获得连接，则抛出SQLException，因此应设定合理阈值，防止请求长时间阻塞。

• idleTimeout

  ：连接在空闲状态下保留的时间上限（单位：毫秒）。当空闲连接数超过

  minimumIdle

  时，此参数生效，用于清理多余空闲连接。

• maxLifetime

  ：连接在池中存活的最长时间（单位：毫秒），应比数据库自身的连接超时时间短几秒，以便主动刷新连接，防止使用过期连接。

• poolName

  ：连接池名称，便于通过JMX进行监控与管理。

Spring Boot中的典型配置示例（application.yml）：

spring:
  datasource:
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/mortgage_db?useSSL=false&serverTimezone=UTC
    username: root
    password: your_password
    hikari:
      maximum-pool-size: 20 # 根据业务并发量和数据库承载能力调整
      minimum-idle: 20
      connection-timeout: 30000 # 30秒
      idle-timeout: 600000 # 10分钟
      max-lifetime: 1800000 # 30分钟，比数据库默认超时短
      pool-name: MortgageHikariPool
      auto-commit: true
      # 其他优化参数，如连接测试
      connection-test-query: SELECT 1

Flyway数据库版本管理

Flyway是一款简单而强大的数据库迁移工具，通过执行版本化SQL脚本或Java类来追踪和管理数据库结构的演进过程。对于房产金融这类业务逻辑复杂、迭代频繁的系统而言，Flyway能有效保障数据一致性与可维护性。

其工作流程如下：

1. Flyway会在目标数据库中自动创建一张名为

   flyway_schema_history

   的元数据表（也可自定义名称），用于记录已执行的迁移版本。
2. 扫描项目中预设路径下的迁移脚本，默认路径为

   db/migration

   。
3. 对比

   flyway_schema_history

   表中的版本记录，识别出尚未应用的迁移脚本。
4. 按照版本号升序执行这些新脚本，确保变更顺序可控。

在房产金融系统中的实际应用示例（SQL脚本）：

V1__create_mortgage_application_table.sql

CREATE TABLE mortgage_application (
    id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    applicant_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    property_address VARCHAR(500) NOT NULL,
    loan_amount DECIMAL(19, 2) NOT NULL,
    application_date DATE NOT NULL,
    status VARCHAR(50) NOT NULL
);

INSERT INTO mortgage_application (applicant_name, property_address, loan_amount, application_date, status) VALUES
('张三', '北京市朝阳区XX小区1单元101', 5000000.00, '2023-01-15', 'APPROVED'),
('李四', '上海市浦东新区YY路88号', 3500000.00, '2023-02-20', 'PENDING');

V2__add_loan_term_column.sql

ALTER TABLE mortgage_application
ADD COLUMN loan_term_years INT DEFAULT 30;

UPDATE mortgage_application SET loan_term_years = 25 WHERE id = 1;
UPDATE mortgage_application SET loan_term_years = 30 WHERE id = 2;

集成方式：只需在

pom.xml

<dependency>
    <groupId>org.flywaydb</groupId>
    <artifactId>flyway-core</artifactId>
</dependency>

JPA与Hibernate深度解析

JPA（Java Persistence API）作为Java EE的一部分，定义了一套标准的对象关系映射（ORM）接口规范，使开发者能够以面向对象的方式操作数据库，减少对原生SQL的依赖。Hibernate是JPA最广泛使用的实现框架之一，具备丰富的功能集和出色的性能优化机制。

核心概念包括：

• Entity（实体）：使用特定注解标记的POJO类，对应数据库中的一张表。
  

  @Entity

• EntityManager：JPA的核心接口，负责执行增删改查（CRUD）操作。
• Persistence Context（持久化上下文）：管理实体生命周期的关键区域，内部维护一级缓存，显著提升访问性能。
• JPQL（Java Persistence Query Language）：一种面向对象的查询语言，语法类似SQL，但操作的是实体类而非数据库表。
• Criteria API：提供类型安全、可在代码中动态构建查询条件的编程式API，适用于复杂查询场景。

房产金融场景下的JPA实体应用示例：

import jakarta.persistence.*;
import java.math.BigDecimal;
import java.time.LocalDate;

@Entity
@Table(name = "mortgage_application")
public class MortgageApplication {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Column(name = "applicant_name", nullable = false)
    private String applicantName;

    @Column(name = "property_address", nullable = false)
    private String propertyAddress;

    @Column(name = "loan_amount", precision = 19, scale = 2, nullable = false)
    private BigDecimal loanAmount;

    @Column(name = "application_date", nullable = false)
    private LocalDate applicationDate;

    @Enumerated(EnumType.STRING)
    @Column(name = "status", nullable = false)
    private ApplicationStatus status;

    // 枚举类型，表示申请状态
    public enum ApplicationStatus {
        PENDING, APPROVED, REJECTED, WITHDRAWN
    }

    // 省略构造函数、Getter和Setter
    public Long getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Long id) {
        this.id = id;
    }

    public String getApplicantName() {
        return applicantName;
    }

    public void setApplicantName(String applicantName) {
        this.applicantName = applicantName;
    }

    public String getPropertyAddress() {
        return propertyAddress;
    }

    public void setPropertyAddress(String propertyAddress) {
        this.propertyAddress = propertyAddress;
    }

    public BigDecimal getLoanAmount() {
        return loanAmount;
    }

    public void setLoanAmount(BigDecimal loanAmount) {
        this.loanAmount = loanAmount;
    }

    public LocalDate getApplicationDate() {
        return applicationDate;
    }

    public void setApplicationDate(LocalDate applicationDate) {
        this.applicationDate = applicationDate;
    }

    public ApplicationStatus getStatus() {
        return status;
    }

    public void setStatus(ApplicationStatus status) {
        this.status = status;
    }
}

Spring AI与RAG架构

Spring AI 是Spring官方推出的AI应用开发框架，旨在降低Java开发者接入大模型的技术门槛。它提供统一的API接口，支持多种主流大语言模型（LLM）和Embedding模型，并整合了向量数据库、提示词模板、函数调用等功能模块，让开发者可以用熟悉的Spring风格快速构建智能应用。

RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成） 是一种融合信息检索与文本生成的技术范式，旨在缓解大模型知识局限性和“幻觉”现象。其运作流程如下：

1. 用户查询：用户提出一个问题或需求。
2. 检索：系统根据查询内容，从外部知识库（如企业文档、数据库记录、网页资料等）中检索出最相关的文本片段。
3. 增强：将检索结果作为上下文信息，与原始问题拼接后一同输入给大模型。
4. 生成：大模型基于增强后的上下文生成更准确、可信的回答。

在房产金融领域的应用场景举例——企业内部知识问答系统：

假设某房产中介公司拥有一个包含房产交易流程、贷款政策说明、合同模板、客户常见问题（FAQ）等在内的企业知识库。通过文档加载与向量化处理，可将其转化为可供RAG系统高效检索的语义索引，从而实现精准、可靠的智能问答服务。

将各类内部文档进行加载，并通过Spring AI集成的Embedding模型（如Ollama Embedding、OpenAI Embedding）将文本内容转化为高维向量表示。

向量数据库存储

生成的向量数据及其关联的原始文本ID与元数据被持久化至向量数据库中，常用的系统包括Chroma、Milvus等，用于高效检索和管理语义信息。

用户查询处理

当客户在智能客服中提出“二手房交易涉及哪些税费？”的问题时，系统开始进入语义理解与响应流程。

语义检索机制

Spring AI接收到用户问题后，使用与文档处理阶段相同的Embedding模型将其转换为向量形式。随后，在向量数据库中执行基于语义相似度的搜索（如余弦相似度），定位最相关的政策文档片段。

LLM增强式内容生成

将检索出的相关文档片段连同用户的原始提问一并提交给大语言模型（LLM），例如GPT-4或本地部署的Ollama模型。LLM结合上下文信息生成准确、详尽且自然流畅的回答。

向量数据库与语义检索详解

向量数据库（Vector Database）

向量数据库是专为存储和查询高维度向量数据设计的数据库系统。这些向量由Embedding模型生成，能够捕捉文本、图像或音频的深层语义特征。主流解决方案包括Weaviate、Pinecone、ChromaDB以及Milvus。

语义检索（Semantic Search）

不同于传统的关键词匹配方式，语义检索关注的是查询背后的“意图”和“含义”。它通过计算查询向量与文档向量之间的相似度来实现更精准的信息匹配。

工作流程说明：

1. 文本 → 向量化：原始资料如房产合同条款、市场分析报告等，经由Embedding模型（例如

   Text-Embedding-Ada-002

   或

   Ollama

   所提供的模型）转换为固定长度的浮点型向量。

   // 假设使用Spring AI和Ollama Embedding模型
   @Autowired
   private EmbeddingModel embeddingModel;
   
   public List<Double> getEmbedding(String text) {
       return embeddingModel.embed(text).getOutput();
   }

2. 存入向量数据库：生成的向量与其对应的文本标识及元数据一同写入向量数据库。
3. 查询 → 向量化：用户输入问题后，系统调用相同的Embedding模型将问题转为向量。
4. 相似度搜索：在数据库中执行近似最近邻（ANN）算法，查找与查询向量最接近的Top-K个文档向量。
5. 返回原始文本内容：根据匹配度最高的向量结果，提取其所关联的原文片段，作为RAG流程的上下文依据。

Agentic RAG 与 AI 幻觉防控

Agent（智能代理）

Agent是一种具备意图理解、任务规划、工具调用和环境交互能力的AI实体。它不仅能回答问题，还能主动执行多步骤操作以达成目标。

Agentic RAG

该架构融合了Agent的自主决策能力和RAG的信息准确性。当Agent在执行任务过程中需要外部知识支持或验证事实时，会自动触发RAG流程，从权威知识库中获取最新、可信的信息以辅助判断。

房产金融场景应用示例：智能客服处理房贷预审批请求

• 意图识别：系统识别用户请求属于“房贷预审批”类别。
• 工具调用：Agent调用内部

  getCustomerCreditScore(customerId)

  API 接口获取客户的信用评分。
• RAG检索：若客户信用分低于设定阈值，Agent主动发起检索，查找“低信用客户房贷政策”相关文档。
• 决策判断：综合信用评分与检索结果，评估客户是否满足预审批条件。
• 回复生成：Agent生成包含审批结论及相关建议的专业回复。

AI幻觉（Hallucination）及其应对策略

AI幻觉指大语言模型生成看似合理但实际错误或虚构的内容。在房产金融这类对信息精确性要求极高的领域，此类错误可能带来严重风险。

防范措施：

• 高质量RAG数据源：确保知识库来源于最新、权威且经过校验的企业内部文档。
• 提示工程优化：精心设计Prompt指令，明确要求模型仅依据所提供上下文作答。例如：“请严格根据以下文档内容回答问题；若未提及，请回答‘无法确定’。”
• 模型选择与微调：选用在事实一致性方面表现优异的模型，并考虑基于行业特定数据进行微调以提升专业性。
• 事实核查机制：对关键输出实施二次验证，可通过规则引擎或轻量级验证模型进行交叉核对。
• 人类在环（Human-in-the-Loop）：对于高敏感度或重大决策类回复，引入人工审核环节。AI提供初稿，由专业人员最终确认与修正。
• 可解释性AI（XAI）：提升模型决策透明度，使AI能清晰说明其判断依据，如指出影响风险评估的关键因素（负债率、信用记录、房产估值等），从而增强用户信任。

总结与建议

本次面试全面考察了Java开发者在房产金融业务背景下，对传统技术栈（如JPA/Hibernate、Flyway、HikariCP）与前沿AI能力（Spring AI、RAG、向量数据库、Agentic RAG）的掌握程度。

面向未来，Java开发已不仅限于实现基础业务逻辑，更需将AI深度整合进企业级系统中，构建智能化、自适应的应用生态。

核心建议：

• 夯实技术基础：无论AI如何演进，JPA/Hibernate、连接池管理、数据库版本控制等核心技术仍是构建高性能、稳定系统的根基。深入理解其底层机制与性能调优方法至关重要。
• 积极拥抱AI变革：开发者应主动学习并实践AI集成技术，掌握如何利用Spring AI、向量数据库与智能代理提升系统智能水平，推动企业数字化转型。

将技术栈与具体的业务场景深度融合，是每一位高级开发工程师必须具备的核心能力。技术的真正价值体现在对业务痛点的有效解决上，唯有如此，才能发挥其最大效能。

在Java领域，Spring AI正成为开启人工智能大门的重要钥匙。掌握RAG架构、向量化处理、向量数据库以及Agentic RAG等前沿概念，并将其灵活运用于实际项目中，将成为开发者提升自身竞争力的关键路径。

@EntityGraph

随着AI技术在各行业的广泛应用，AI伦理与潜在风险日益凸显。数据偏见、模型幻觉、决策过程不透明等问题亟需重视。在构建AI系统时，应提前评估这些风险，并建立相应的预防与控制机制，确保系统的公平性与可靠性。

希望借助小润龙的面试经验与技术剖析，助力大家在Java与AI融合的新时代中稳步前行，成长为既精通业务逻辑，又熟练驾驭AI技术的复合型“全栈高手”！