当前位置：首页 > article >正文

互联网大厂Java求职面试：Spring AI与大模型交互在短视频平台中的应用

article 2025/9/15 18:33:14

互联网大厂Java求职面试：Spring AI与大模型交互在短视频平台中的应用

面试场景设定

郑薪苦，一名有着丰富项目经验但总是能用奇葩比喻解释复杂技术的程序员，正在接受某知名互联网大厂技术总监的面试。

第一轮提问

面试官：假设我们正在设计一个千万级用户同时在线的直播系统，你会如何设计实时互动消息系统？

郑薪苦：首先，我们可以使用Spring AI结合LangChain4j来处理消息的生成和理解。这就像在一个巨大的聊天室里，每个人都带着AI助手，帮助他们理解和回应其他人的消息。

面试官：那么你如何确保消息的低延迟传输呢？

郑薪苦：我们可以使用WebSocket或者SSE来实现实时通讯。这就像是给每个用户配备了一条高速公路专线，确保消息能够快速到达。

面试官：如果遇到高峰期流量激增怎么办？

郑薪苦：可以引入Kafka作为消息队列进行削峰填谷。想象一下，Kafka就像是一个巨大的水坝，不管上游洪水多么汹涌，下游都能保持平稳的水流。

第二轮提问

面试官：请谈谈你在视频内容分发网络(CDN)优化与边缘计算应用方面的经验。

郑薪苦：通过在CDN节点上部署轻量级的AI推理服务，可以实现内容的智能缓存和预取。这就像是在每个城市都设立了一个小型图书馆，读者可以就近借阅书籍，而不需要每次都跑到中央图书馆。

面试官：如何保障直播平台的延迟控制与音视频同步策略？

郑薪苦：可以采用WebRTC技术，并结合自适应码率调整算法。这就好比是开车时根据路况自动调整速度，既能保证安全又能提高效率。

面试官：对于UGC内容审核系统的设计，你有什么建议？

郑薪苦：可以构建一个多模态的内容审核管道，包括文本、图像和视频的综合分析。这个过程类似于组织一场多学科会诊，各个专家共同协作，确保诊断结果准确无误。

第三轮提问

面试官：针对直播间实时互动与弹幕系统的吞吐量优化，你有哪些思路？

郑薪苦：可以利用Redis的发布订阅功能，配合虚拟线程提升并发处理能力。这就好比是在一个大型派对上，每个人都有自己的私人服务员，随时准备响应他们的需求。

面试官：关于视频内容的版权保护与区块链存证，你怎么看？

郑薪苦：可以通过将关键元数据写入区块链，确保其不可篡改。这就像把重要文件锁进银行保险箱，只有授权人员才能访问。

面试官：最后一个问题，社交图谱分析与用户关系网络构建需要注意哪些方面？

郑薪苦：需要关注数据的稀疏性和动态变化，可以考虑使用图数据库如Neo4j来存储和查询。这就像维护一张复杂的铁路网图，不仅要记录每条线路，还要实时更新列车时刻表。

总结性评价

面试官：郑先生，你的回答展现了扎实的技术基础和创新思维，尽管有些比喻让人哭笑不得，但确实抓住了问题的核心。我们会尽快通知你面试结果，请回家耐心等待。

技术详解

Spring AI与大模型交互

Spring AI是一个新兴框架，旨在简化Java应用程序与大语言模型（LLMs）和其他人工智能模型的集成。以下是几个核心概念和技术原理的详细解析：

高级模式与自定义开发
- Spring AI提供了一系列注解和工具类，使得开发者可以轻松地调用外部AI服务或本地运行的模型。
- 自定义开发通常涉及创建特定的Token处理器和上下文管理器，以满足企业的个性化需求。

// 示例代码：使用Spring AI调用外部大模型API
@RestController
@RequestMapping("/api/ai")
public class AiController {@Autowiredprivate AiService aiService;@PostMapping("/generate")public ResponseEntity<String> generateText(@RequestBody String prompt) {String response = aiService.generate(prompt);return ResponseEntity.ok(response);}
}@Service
public class AiService {@Value("${ai.api.key}")private String apiKey;public String generate(String prompt) {// 调用外部AI APIOkHttpClient client = new OkHttpClient();RequestBody body = RequestBody.create(MediaType.get("application/json"), "{\"prompt\":\"" + prompt + "\",\"max_tokens\":50}");Request request = new Request.Builder().url("https://api.example.com/v1/completions").addHeader("Authorization", "Bearer " + apiKey).post(body).build();try (Response response = client.newCall(request).execute()) {if (!response.isSuccessful()) throw new IOException("Unexpected code " + response);return response.body().string();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();return null;}}
}

企业级LLM应用的性能与可靠性保障
- 在生产环境中，必须考虑模型的冷启动时间、内存占用以及请求的吞吐量。
- 可以通过预加载模型、使用缓存机制和分布式部署来提升性能。
- 监控和日志记录也是不可或缺的，以便及时发现和解决问题。
RAG系统中上下文窗口优化与多种检索策略融合
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统结合了检索和生成两种方法，能够在回答问题时参考外部知识源。
- 上下文窗口优化涉及到如何有效地选择和压缩输入数据，以减少模型的计算负担。
- 多种检索策略包括基于关键词的搜索、向量空间模型和图遍历等。