2026 年 Java 面试必问：Spring AI 核心原理，90% 人答不全

Spring AI 已经成为 2026 年 Java 后端面试的必考点几乎所有中高级岗位都会问到。但绝大多数开发者只会写几行调用大模型的代码对其底层原理一无所知面试时一问就卡壳。Spring AI 的核心不是大模型本身而是它的抽象设计和集成能力。掌握这一点你就能轻松应对 90% 的 Spring AI 面试题。一、Spring AI 的核心定位Spring AI 是 Spring 官方推出的大模型应用开发框架它的核心价值是统一抽象。它不提供任何大模型能力而是为所有主流大模型提供了一套统一的编程接口。在 Spring AI 出现之前Java 开发者调用不同大模型需要引入不同的 SDK写完全不同的代码。如果要从豆包切换到通义千问几乎要重写所有的 AI 相关代码。Spring AI 解决了这个问题。它定义了一套标准的接口所有大模型厂商只需要实现这套接口就能无缝集成到 Spring 生态中。开发者只需要修改配置文件就能在不同大模型之间自由切换业务代码一行都不用改。这是 Spring 一贯的设计哲学通过抽象来屏蔽底层差异让开发者专注于业务逻辑。二、Spring AI 的四大核心组件所有 Spring AI 应用都建立在这四个核心组件之上这是面试最基础的考点。1. Model 接口Model 是所有大模型的顶级抽象接口它定义了大模型的通用能力。Spring AI 提供了多种 Model 子接口对应不同类型的大模型ChatModel聊天大模型用于文本对话EmbeddingModel嵌入模型用于将文本转换为向量ImageModel图像生成模型AudioModel语音识别和生成模型所有主流大模型都实现了这些接口。比如豆包的DoubaoChatModel、通义千问的QwenChatModel、OpenAI 的OpenAiChatModel都实现了ChatModel接口。2. PromptPrompt 是发送给大模型的请求它包含了用户的问题、系统提示词、参数配置等信息。Spring AI 中的 Prompt 是一个不可变对象由多个Message组成。Message有三种核心类型SystemMessage系统提示词用于定义大模型的角色和行为UserMessage用户的问题AssistantMessage大模型的回复3. ResponseResponse 是大模型返回的结果它包含了生成的文本、使用的 Token 数量、完成原因等信息。不同类型的 Model 对应不同的 Response 类型比如ChatResponse、EmbeddingResponse。4. ChatClientChatClient 是 Spring AI 提供的流式 API 构建器它封装了 ChatModel 的底层调用提供了更简洁、更流畅的编程体验。这是日常开发中最常用的组件。package com.jam.demo.springai; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; /** * ChatClient 示例 * author ken */ Slf4j RestController public class ChatController { private final ChatClient chatClient; public ChatController(ChatClient.Builder builder) { this.chatClient builder.build(); } GetMapping(/chat) public String chat(RequestParam String message) { return chatClient .prompt() .user(message) .call() .content(); } }三、ChatClient 的底层执行流程这是面试的核心考点90% 的人答不出来。当你调用chatClient.call().content()时Spring AI 内部执行了以下 6 个步骤构建 Prompt将用户输入的消息、系统提示词、参数配置等组装成一个 Prompt 对象执行拦截器链依次执行所有注册的ChatClientInterceptor可以在这里添加日志、监控、限流等逻辑转换 Prompt将 Spring AI 标准的 Prompt 对象转换为对应大模型 SDK 的请求对象发送 HTTP 请求通过 RestClient 向大模型 API 发送 HTTP 请求转换 Response将大模型返回的响应转换为 Spring AI 标准的 ChatResponse 对象返回结果提取 ChatResponse 中的文本内容返回给调用者整个流程采用了责任链设计模式非常容易扩展。你可以通过添加自定义拦截器来实现各种横切关注点而不需要修改核心业务代码。四、RAG 的核心执行流程RAG检索增强生成是目前最主流的大模型应用架构也是面试的必考点。Spring AI 提供了完整的 RAG 支持其核心执行流程分为 4 步文档加载使用DocumentReader加载各种格式的文档比如 PDF、Word、TXT、Markdown 等文档切分使用TextSplitter将长文档切分成多个小块每个小块的大小通常在 500-1000 Token 之间向量存储使用EmbeddingModel将每个文档块转换为向量然后存储到向量数据库中检索增强生成用户提问时先将问题转换为向量从向量数据库中检索出最相关的几个文档块然后将问题和文档块一起发送给大模型大模型根据检索到的内容生成回答GetMapping(/rag) public String rag(RequestParam String question) { return chatClient .prompt() .user(question) .system(请根据以下上下文回答用户的问题如果上下文没有相关信息请回答我不知道) .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore)) .call() .content(); }Spring AI 中的QuestionAnswerAdvisor封装了整个检索增强的逻辑你只需要一行代码就能实现 RAG 功能。五、面试高频题精选1. Spring AI 和 LangChain4j 有什么区别Spring AI 是 Spring 官方出品和 Spring Boot 生态无缝集成自动配置、依赖管理、事务等特性都能直接使用LangChain4j 是第三方框架功能更丰富但和 Spring 生态的集成度不如 Spring AI对于 Spring Boot 项目优先选择 Spring AI2. ChatClient 和直接使用 RestTemplate 调用大模型 API 有什么区别ChatClient 提供了统一的接口支持不同大模型的无缝切换ChatClient 内置了拦截器机制方便添加日志、监控、限流等功能ChatClient 封装了流式输出、函数调用、RAG 等高级功能ChatClient 自动处理了异常、重试、超时等问题3. RAG 为什么要切分文档大模型的上下文窗口有限不能处理太长的文档切分后的文档块更精准检索时能找到最相关的内容减少 Token 消耗降低成本4. Spring AI 如何实现流式输出Spring AI 的 ChatClient 提供了stream()方法它返回一个FluxChatResponse可以通过响应式编程处理流式结果。底层是通过 HTTP SSE 协议实现的。六、总结Spring AI 的核心设计思想就是抽象。它通过定义一套标准的接口屏蔽了不同大模型之间的差异让 Java 开发者可以用熟悉的 Spring 编程模型来开发大模型应用。面试时只要你能讲清楚 Spring AI 的核心定位、四大组件、ChatClient 的执行流程和 RAG 的原理就能超过 90% 的候选人。我整理了一份阿里《AI白皮书》关注公众号【果酱带你啃java】回复【AI白皮书】即可免费领取。