2026 秋招季很多 Java 程序员陷入一种奇怪的焦虑一边是刷不完的 Java 八股题一边是铺天盖地的“大模型时代来了”的声音。刷了三个月大模型基础发现算法岗简历投出去石沉大海继续刷 Java 面试题又担心自己的技术栈被 AI 浪潮抛下。这种摇摆才是转型失败的最大原因。先给一个明确判断2026 秋招市场真正缺的不是“会用 ChatGPT 的人”也不是“能训练大模型的人”而是“能用 Java 把大模型变成生产级业务功能的人”。这类岗位不叫算法工程师通常叫 AI 应用开发工程师、Java AI 工程师或者干脆就是带 AI 方向的 Java 后端岗。它们散落在各个公司的核心业务组里要求很具体熟悉 Spring Boot、能调用大模型 API、会做 RAG、能讲清楚流式输出和工具调用的工程实现。这篇文章就是写给准备参加 2026 秋招的 Java 程序员。我会先解释为什么“转 AI”不等于“转算法”然后给出 Java AI 的完整学习路线、简历优化方法、SpringAI 和 LangChain4j 两大框架的选型逻辑最后用一个完整的对话机器人项目带你跑通流式输出。文章里能直接复制进简历的项目描述、能直接运行的代码、面试官真实想听的考点都会一一拆开讲。1. 先破一个典型误区Java 程序员转 AI不是转行而是升级在社区里看到太多类似的提问“Java 要不要转 Python”“不会深度学习能不能做 AI 开发”“大模型微调到底要不要学”这些问题的背后是把“AI 工程师”默认成了“算法工程师”。实际上一个成熟一点的技术团队里AI 相关工作至少分成三类岗位方向主要工作语言倾向岗位数量对 Java 程序员的友好度算法工程师模型训练、微调、效果优化Python 为主中等集中在大厂和 AI 公司低需要补数学和深度学习AI 应用开发工程师调用大模型 API做 Prompt、RAG、Agent、流式输出Java / Python / Go 均可需求增长很快高Java 工程化能力直接复用AI 平台工程师模型部署、推理服务、向量数据库、算力调度Python C Kubernetes中等中偏基础设施从热搜词也能看出一个趋势大量人在搜“springai项目”“langchain4j rag”“springai tool注解的name属性”“搭建springai项目工程实现对话机器人中基本对话和流式输出”。这侧面说明越来越多的 Java 工程师正在用 Spring 生态接大模型而不是转行去做算法。对大多数准备秋招的 Java 同学来说理性的转型路径是把大模型当作一个新的依赖库把自己原有的 Java 后端能力作为主战场。学一点 AI 概念是为了能让模型稳定地输出结果学两个 Java 生态的 AI 框架是为了能做出项目最终落点是业务系统。你不需要会训练模型就像做支付系统不需要会设计 CPU。这一点的意义很容易被低估。绝大多数应届生的简历项目都是“管理系统”“商城”“博客”面试官早就看腻了。但如果你能拿出一个“基于 Java 接入大模型的智能问答系统”并且能讲清楚流式输出怎么实现、知识库怎么检索、工具调用怎么限权你的简历立刻会从一堆传统项目中跳出来。这才是 Java 程序员在 2026 秋招里的竞争力。2. 转型方向选型为什么 AI 应用开发是最合适的切入点“AI 应用开发”这个词听起来有点虚落到具体工作内容上其实非常清楚调用云厂商的大模型 API完成对话、总结、分类、抽取等能力设计系统提示词让模型按照业务要求输出结构化结果搭建 RAG 链路把公司私有文档切片、向量化、存入向量数据库再在问答时检索用工具调用Function Calling / Tool Calling让模型在需要时触发 Java 方法比如查订单、查库存、提工单实现流式输出让用户看到逐字生成的效果而不是等十几秒处理模型输出的稳定性问题、成本问题、权限问题、日志问题。这每一件事都不需要自己训练模型。你只需要把模型看作一个外部能力提供方通过 HTTP 或者 SDK 调它然后用自己的 Java 工程化能力把输入输出包装成稳定可用的业务功能。这就是 Java 程序员最大的优势存量业务系统是用 Java 写的。让 AI 去读数据库、查订单、调内部接口、回写业务表单这些能力必须在 Java 工程里实现。企业现在最缺的不是“会讲 AI 概念的人”而是能把 AI 安全、可控地接入现有系统的人。当然这里要提醒一句如果你对算法有真正的兴趣愿意投入两年以上时间补数学、补 PyTorch、补模型训练那算法岗依然值得尝试。但如果你是为了“跟上时代”才转 AI那不要选算法选应用开发。应用开发的学习曲线短、岗位多、和 Java 技术栈兼容度最高。在秋招前有限的几个月里这是性价比最高的选择。3. 核心概念扫盲大模型应用开发必须理解的五个关键点不论你用 SpringAI 还是 LangChain4j底层都要理解五个概念。面试官不会直接考“什么是 RAG”这种送分题但一定会把概念揉进场景题里。3.1 大模型 API本质是“能力外购不是模型自建”大模型 API 就是把模型的推理能力封装成网络接口。你发一段文本过去模型把下一个 token 预测出来再拼成完整回复。对应用开发者来说你不需要关心背后的几十亿参数如何计算只需要关注四件事请求参数模型名、消息列表、温度、最大 token 数响应结构生成文本、token 用量、结束原因上下文窗口模型一次能“记住”多少内容超出就报错或截断成本按 token 计费提示词和生成结果都花钱。很多新手把“大模型”和“自己部署”划等号一上来就想下载一个模型本地跑。作为秋招项目绝大多数情况直接调用云厂商 API 就够了。本地部署属于加分项而不是前置条件。3.2 Prompt不是“话术”而是工程输入Prompt 是传给模型的指令。很多人以为 Prompt 就是“请你用专业的方式回答”这种套话其实工程里的 Prompt 是结构化设计的系统提示词定义角色、回答范围、输出格式用户输入真正的问题少样本示例给模型一两个输入输出例子让输出更稳定输出格式约束要求 JSON 或 Markdown。在实际代码里Prompt 通常不是字符串拼接而是用模板管理。SpringAI 和 LangChain4j 都支持 PromptTemplate模型需要的数据通过参数注入。面试时候考官问你“怎么保证模型回复稳定”答案不是“多试几次”而是“设计系统提示词 限定输出格式 用评测集回归”。3.3 RAG解决“模型不知道你的业务”的问题RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation检索增强生成。解决的问题是通用大模型不知道你公司内部的文档、你的数据库、你的新品详情。如果不做 RAG你问它“我们公司有什么售后政策”它只能瞎编。RAG 的标准流程分为两步离线索引把文档切片用嵌入模型转成向量存入向量数据库在线检索用户提问时把问题也转成向量在向量库里找最相关的几个片段把它们和用户问题一起拼给大模型让模型基于这些片段回答。面试高频追问点是切片策略怎么定嵌入模型怎么选向量检索用什么相似度TopK 取多少检索结果重复怎么去重如果检索结果和问题无关模型会不会强行用无关内容这些细节才是区分“背概念”和“真做过”的地方。3.4 Agent 与工具调用让模型能“动手做事”对话本身只是文字生成但业务系统需要的是行动。比如用户说“帮我查一下订单”模型本身不能查数据库它需要调用一个 Java 方法。工具调用Tool Calling / Function Calling的机制是你在代码里声明一个方法告诉模型“有一个方法叫 queryOrder作用是查订单需要传入 userId”模型在回答过程中判断“用户需要查订单”于是生成一个结构化的调用请求你的 Java 代码收到请求真正执行方法把结果返回给模型模型再结合结果组织回答。SpringAI 和 LangChain4j 都用Tool注解声明方法。面试官特别喜欢问Tool的 name 属性有什么用答案是name 是模型端看到的函数名如果语义不清晰模型就不知道什么时候该调用这个方法。所以名字要动词开头、描述要写清楚参数含义和触发条件。3.5 流式输出聊天的“打字机”效果背后是 SSE如果用户问你问题你要等模型生成完几百字再一次性返回体验会非常差。流式输出就是让模型每生成一小段就立刻推给前端表现出来就是“打字机”效果。实现流式输出的协议主要是 SSEServer-Sent Events。前端用 EventSource 订阅一个 HTTP 接口后端每次把新生成的文本片段作为事件推送过去。Java 里对应的编程模型是响应式编程SpringAI 用 Flux底层是 Reactor。流式输出是 SpringAI 项目里最容易出面试题的知识点因为只要不问大多数候选人确实没接触过 SSE 和 Flux。4. 两大利器SpringAI 与 LangChain4j 的定位与选型了解了底层概念下一步就是选框架。目前 Java 生态最值得关注的两个项目一个是 Spring 官方的 SpringAI另一个是社区驱动的 LangChain4j。很多同学纠结“到底学哪个”我先给结论不是二选一而是两个都要会用其中先学 SpringAI再用 LangChain4j 补充 RAG 和 Agent 的灵活性。4.1 SpringAIJava 官方技术栈里的“正规军”SpringAI 是 Spring 官方推出的 AI 集成框架。它最大的特点是和 Spring Boot 无缝集成。如果你已经在用 Spring Boot引入依赖后只需要在 application.yml 里配置 API Key 和模型名就可以得到一个 ChatClient 或者 ChatModel直接开聊。SpringAI 的核心抽象ChatModel负责接不同厂商的大模型OpenAI、通义千问、Ollama 等都有 starterChatClient更高层的门面提供 prompt、user、call、stream 等方法Advisor拦截器用来做日志、RAG、多轮记忆等增强Tool声明 Java 方法给模型调用OutputConverter把模型输出转成 Java 对象。对秋招项目来说SpringAI 最大的优势是“项目写起来很 Spring”面试官一看就懂。你写一个ChatClient相当于在传统的 Controller-Service 之外多了一个大模型调用能力整个项目架构没有跳出 Spring 的舒适区。4.2 LangChain4j更灵活的“积木箱”LangChain4j 是著名 Python 框架 LangChain 的 Java 移植版本更准确说是受其启发的 Java 实现。它比 SpringAI 更早出现在社区功能上有几个独特的长处AiServices一种声明式 AI 服务抽象你把一个接口方法标上UserMessage框架自动完成 prompt 组装、模型调用、tool 调用成熟的多工具编排多个Tool可以在一个服务里被模型自主选择和向量数据库的集成更丰富支持更多嵌入式存储和托管向量库文档和示例多社区里关于 RAG 的写法LangChain4j 的案例往往更详细。选型时有一个很现实的角度如果面试官的项目描述里出现“SpringAI”你就主攻 SpringAI如果 JD 里写“LangChain4j”你就主攻 LangChain4j。更多时候JD 只写“熟悉 Java 后端有 AI 应用项目经验”这时候我会建议两个都会基本操作但准备项目时主攻一个另一个作为知识储备对比讲。下表把两个框架放在一起比较面试被问“为什么选它”的时候可以直接用对比维度SpringAILangChain4j维护方Spring 官方社区项目Spring Boot 集成度原生集成配置加载最顺可用但需要自己组装 Bean核心抽象ChatClient、Advisor、ToolAiServices、ChatMemory、ToolRAG 生态有向量存储抽象集成更丰富学习曲线如果你熟 Spring上手极快概念多需要理解 AiServices典型场景传统 Spring Boot 系统快速接 AI复杂 Agent / RAG 链路实验版本稳定性更新快但跟随 Spring 迭代更新快社区节奏活跃这个表格不是让你背而是让你在简历和面试中展示“我做过选型调研”。面试官很吃这一套因为大多数候选人只会说“我用了 SpringAI”说不出为什么不用另一个。5. Java AI 学习路线八个阶段拆解转型要有节奏感不要东一榔头西一棒子。下面的路线假设你已经有基本的 Java SE 和 Spring Boot 基础目标是 8 到 12 周内完成一个可以写进简历的 AI 项目。阶段一Java 基础查漏补缺第 1 周目标不是从头学 Java而是把面试必考但很多人说不出所以然的知识点补齐集合类源码结构、Stream API、并发工具、事务和一致性、Spring 容器和 AOP。这里的困难点在于AI 流式输出天然是异步的面试官很可能把“Java 怎么保证数据一致性”和 AI 场景结合来考所以并发、事务、幂等这些基础必须能结合场景讲。阶段二理解大模型 API 与 Prompt 工程第 2 周注册一个云厂商模型 API用命令行或者 Postman 直接发一次对话请求观察响应结构。然后写一个最小的 Java 程序用 HTTP 调模型接口。任务很简单但这一步能让你脱离“看视频”的状态真正理解请求和响应。阶段三掌握 SpringAI 基础对话第 3 周创建 Spring Boot 项目引入spring-ai-starter-model-openai或spring-ai-starter-model-dashscope配置application.yml写一个 Controller 返回ChatClient的调用结果。这一步的目标是“跑通”不追求花哨功能。阶段四实现流式输出第 4 周把普通接口改成 SSE 流式接口前端用一个 HTML 页面配合 EventSource 订阅。跑通后你就有两个能力可以写进简历对话机器人和流式输出。阶段五实现 RAG 问答第 5-6 周准备一份自己的业务文档比如产品 FAQ、课程资料、公司政策做切片、向量化、存向量库然后通过 SpringAI 或 LangChain4j 实现“基于知识库的问答”。这一步完成你的项目就从“玩具”变成了“有点东西”。阶段六实现工具调用第 7 周声明一两个Tool例如queryOrder、getWeather让模型在对话中自动调用。学会处理模型生成的工具调用请求和返回值学会控制工具调用权限。阶段七项目打磨与部署第 8-9 周把功能整合成一个完整项目对话、RAG、工具调用、流式输出、日志、限流。部署到一台便宜的云服务器上手机能访问。这一步的意义是让简历上写“已部署可用”而不是“本地能跑”。阶段八简历与面试突击第 10-12 周把项目经历写进简历准备项目复盘文档找同学模拟面试重点准备项目细节题和大模型应用场景题。整个路线的关键不在于你学了多少模型原理而在于你能不能在规定时间内交付一个可演示的项目。秋招面试官判断你是否真正理解 AI 工程看的不是记忆而是工程细节。6. 简历优化把技能和项目写成面试官想看的版本面试看简历的时间通常只有几十秒结构混乱、没有重点的简历基本第一轮就被筛掉。Java 程序员转 AI简历最忌讳的写法是“熟悉 Java了解 Spring Boot了解大模型。”这等于什么都没说。先看一个修改前后的对比。修改前熟悉 Java 编程了解 Spring Boot 框架了解大模型应用做过一个商城项目。修改后示例结构数字部分需替换为自己实测数据基于 SpringAI 构建 AI 智能客服问答系统实现流式对话与知识库问答支持 5000 条业务文档检索回答首字返回耗时控制在秒级。 技术栈Spring Boot 3 SpringAI Qwen/OpenAI 大模型 向量数据库。 核心职责设计系统提示词与多轮会话记忆实现对话上下文保持。基于 RAG 改造传统 FAQ 查询解决模型幻觉问题。使用 SSE 实现流式输出优化用户等待体验。通过 Tool 开放订单查询等内部服务并做权限控制。项目描述有一个通用公式业务背景 技术方案 个人职责 量化结果 难点复盘。尤其是“难点复盘”这是简历里最能体现工程能力的部分。不要在简历里写“用 AI 实现了聊天”要写清一个技术问题检索结果重复、模型应答不稳定、流式连接断连、token 成本上涨你是如何定位和解决的。三点具体建议量化指标只写自己真实统计过的数据例如调用日志里的平均首字时延、测试的文档数量、压测下的并发数简历至少包含一个完整 AI 项目先跑通部署再写进简历避免面试官现场看代码时暴露问题不要把“我会 prompt”作为核心技能因为这在 2026 年已经不构成差异化。7. 面试高频考点与答题思路7.1 大模型基础类这类题目考察你是否理解大模型的基本边界。常见问题有什么是上下文窗口、为什么会有幻觉、temperature 参数影响什么、模型单轮请求的 token 成本怎么计算。答题思路是给结论后马上接工程判断“上下文窗口是模型一次能处理的最大 token 数超过会报错或者被截断所以在 RAG 里要控制检索片段总长度。”7.2 SpringAI 使用类高频题集中在 ChatClient、流式输出和 Tool。问法一ChatClient 怎么创建、和 ChatModel 有什么区别答ChatModel 是底层模型抽象ChatClient 是上层门面一般通过 ChatClient.builder(chatModel).build() 创建适合在服务里注入。问法二流式输出怎么实现答用 ChatClient 的 stream() 方法返回 Flux配合 Spring WebFlux 的 SSE 接口前端用 EventSource 订阅。问法三Tool 注解的 name 属性有什么用答name 是模型端看到的函数名命名必须语义明确否则模型不知道该在什么时候调用。description 也要写清楚参数含义和触发条件。7.3 RAG 细节类最常被追问的是切片策略和检索质量。答题时可以先说标准流程再主动抛出踩坑点。例如切片太大会把多个主题混在一起检索精度下降切片太小会丢失上下文所以要根据文档结构选择固定大小 重叠窗口。去重逻辑容易有缺陷重复片段会让模型重复回答通常需要按内容哈希或相似度阈值去除。如果面试官问“LangChain4j 的 RRF 是什么”要能接住RRF 是 Reciprocal Rank Fusion一种融合多个检索结果排序的方法LangChain 和 LangChain4j 里可能作为默认融合策略。这里建议以官方文档为准但至少要知道 RRF 是“把多个召回列表按排名取倒数融合”的策略。7.4 Java 基础结合 AI 场景类AI 项目不会改变 Java 基础的重要性。流式接口天然是异步的所以面试官会问多个用户同时请求大模型 API你的代码是否线程安全模型回调失败数据一致性怎么保证流式写日志导致接口变慢怎么办答这一类题的时候把并发、事务、日志、熔断降级的通用方案迁移到 AI 场景里讲会比空背八股文得分高。7.5 场景设计类面试官常给一个场景“给公司做一个内部文档问答助手你怎么设计”答题框架可以用选型模型 框架 向量库、流程离线索引 在线检索 生成、难点切片、去重、权限、成本、兜底知识库找不到时怎么说、模型不可用时降级。先结构再细节最后说边界条件。8. 完整示例基于 SpringAI 实现对话机器人与流式输出下面是整个项目最核心的部分。我们做一个最小但完整的 Spring Boot 项目实现两个功能基本对话和流式输出。示例以 SpringAI 1.x 版本的 API 风格为准实际版本号请以你引入的依赖为准。8.1 项目结构与依赖项目使用 Maven 构建依赖核心是 Spring Boot 和 SpringAI 的 OpenAI starter。如果你想用国内模型厂家的 API可以换成对应的 starter。pom.xml 代码如下?xml version1.0 encodingUTF-8? project xmlnshttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 xmlns:xsihttp://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance xsi:schemaLocationhttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd modelVersion4.0.0/modelVersion parent groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-parent/artifactId version3.4.1/version relativePath/ /parent groupIdcom.example/groupId artifactIdspring-ai-demo/artifactId version1.0.0/version namespring-ai-demo/name descriptionJava SpringAI 对话与流式输出示例/description properties java.version17/java.version spring-ai.version1.0.0/spring-ai.version /properties dependencies dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-web/artifactId /dependency dependency groupIdorg.springframework.ai/groupId artifactIdspring-ai-starter-model-openai/artifactId version${spring-ai.version}/version /dependency dependency groupIdorg.springframework.boot/groupId artifactIdspring-boot-starter-webflux/artifactId /dependency /dependencies dependencyManagement dependencies dependency groupIdorg.springframework.ai/groupId artifactIdspring-ai-bom/artifactId version${spring-ai.version}/version typepom/type scopeimport/scope /dependency /dependencies /dependencyManagement /project注意spring-ai 的版本号更新频繁示例里的 1.0.0 只是展示结构。更稳妥的做法是打开 Maven 中央仓库搜索 spring-ai-starter-model-openai取最新稳定版。8.2 配置文件在src/main/resources/application.yml中配置 API Key 和模型信息。务必将 API Key 放在环境变量里不要提交到代码仓库。server: port: 8080 spring: application: name: spring-ai-demo ai: openai: base-url: https://api.openai.com api-key: ${OPENAI_API_KEY} chat: options: model: gpt-4o-mini temperature: 0.7如果你使用的是国内大模型服务比如通义千问的 DashScope配置项会不同但 SpringAI 的编程接口是一致的。核心结构就是配置模型地址、API Key、模型名和采样参数。这里最容易踩坑的地方是base-url。不同厂商的兼容服务地址不同配错了会直接报 404 或 401。排查时先确认 API Key 能被官方 SDK 调通再检查 SpringAI 的 base-url 配置。8.3 创建 ChatClient BeanSpringAI 的 starter 已经自动配置了 ChatModel我们只需要包装成 ChatClient。新建配置类// 文件路径src/main/java/com/example/aimdemo/config/AiConfig.java package com.example.aimdemo.config; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; Configuration public class AiConfig { Bean public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) { return ChatClient.builder(chatModel).build(); } }如果你的 SpringAI 版本较旧ChatClient 的创建方式可能有差异以官方文档为准。新版本基本都是ChatClient.builder(chatModel).build()。8.4 对话接口新建 Controller提供一个普通 POST 接口用于基本对话和一个 GET 接口用于流式输出。// 文件路径src/main/java/com/example/aimdemo/controller/ChatController.java package com.example.aimdemo.controller; import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient; import org.springframework.web.bind.annotation.*; import reactor.core.publisher.Flux; RestController RequestMapping(/api/chat) public class ChatController { private final ChatClient chatClient; public ChatController(ChatClient chatClient) { this.chatClient chatClient; } // 基本对话一次性返回完整回复 PostMapping(/sync) public String syncChat(RequestBody String userMessage) { return chatClient.prompt() .user(userMessage) .call() .content(); } // 流式对话SSE 逐字返回 GetMapping(value /stream, produces text/event-stream;charsetUTF-8) public FluxString streamChat(RequestParam String message) { return chatClient.prompt() .user(message) .stream() .content(); } }两个接口的核心逻辑都是prompt().user(...)区别只在最后一步call().content()是同步等待完整结果stream().content()返回 Flux 流由 WebFlux 以 SSE 格式推送给前端。写流式接口时要注意produces text/event-stream;charsetUTF-8这样前端 EventSource 才能正确识别事件流同时避免中文乱码。8.5 前端页面新建一个src/main/resources/static/index.html用 EventSource 订阅流式接口。这是最简单的演示方式不需要任何前端框架。!DOCTYPE html html langzh-CN head meta charsetUTF-8 titleSpringAI 流式对话演示/title /head body h3SpringAI 流式对话/h3 input idmessage typetext placeholder请输入问题 stylewidth: 400px; button onclicksendStream()流式发送/button div idoutput stylemargin-top: 20px; white-space: pre-wrap;/div script let eventSource null; function sendStream() { const msg document.getElementById(message).value; const output document.getElementById(output); if (!msg) return; output.textContent ; // 关闭上一次连接 if (eventSource) { eventSource.close(); } // 创建 SSE 连接 eventSource new EventSource(/api/chat/stream?message encodeURIComponent(msg)); eventSource.onmessage function (event) { output.textContent event.data; }; eventSource.onerror function () { eventSource.close(); output.textContent \n[连接结束或异常]; }; } /script /body /htmlEventSource 会把后端推送的每个事件作为message回调触发我们只需要把event.data追加到页面。注意这里如果后端接口路径写错或者编码有问题页面会一直处于连接状态没有任何输出优先看浏览器控制台网络请求。8.6 LangChain4j 对照示例如果你使用的是 LangChain4j核心代码会走向 AiServices 的方向。这里给一个简化的对照方便你在面试时讲清楚两个框架的差异。// 文件路径仅供参考具体以 langchain4j 版本 API 为准 import dev.langchain4j.model.chat.ChatModel; import dev.langchain4j.model.openai.OpenAiChatModel; import dev.langchain4j.service.AiServices; import dev.langchain4j.service.UserMessage; public interface Assistant { String answer(UserMessage String question); } public class LangChain4jDemo { public static void main(String[] args) { ChatModel chatModel OpenAiChatModel.builder() .apiKey(System.getenv(OPENAI_API_KEY)) .modelName(gpt-4o-mini) .build(); Assistant assistant AiServices.builder(Assistant.class) .chatModel(chatModel) .build(); String answer assistant.answer(用一句话介绍 SpringAI); System.out.println(answer); } }这段代码展示了 LangChain4j 的声明式风格你定义一个接口Assistant框架在运行时生成实现类把UserMessage参数组装进 prompt。面试时可以用这个例子解释“AiServices 是什么”。8.7 运行和验证启动 Spring Boot 项目后验证路径如下mvn spring-boot:run基本对话验证执行curl -X POST http://localhost:8080/api/chat/sync -H Content-Type: text/plain -d 你好请做个自我介绍能看到模型完整回复。流式对话验证打开浏览器访问http://localhost:8080/在输入框输入问题并点击“流式发送”观察文字是否逐字出现。接口可用性判断SSE 接口返回text/event-stream且响应头包含Content-Type: text/event-stream;charsetUTF-8。如果启动失败第一件事不是改代码而是看启动日志里的异常堆栈优先确认依赖是否下载完整、API Key 是否注入、base-url 是否能连通。9. 常见问题与排查思路实际项目里最容易出问题的点下面用表格整理方便你照着排查。问题现象可能原因排查方式解决方案启动报错依赖冲突Spring AI 版本与 Spring Boot 版本不匹配查看 Maven 依赖树mvn dependency:tree使用 Spring AI BOM 统一版本升级 Spring Boot 或 Spring AI 版本接口报 401 UnauthorizedAPI Key 错误或未注入环境变量确认环境变量是否存在检查配置文件 key 名用官方 SDK 先调一次排除配置问题不要把 Key 写在代码里接口报 404 Not Foundbase-url 配置错误核对厂商 API 域名和路径检查 Spring AI 对应 starter 支持的 base-url 格式模型不存在或模型名错误模型名与账号权限不匹配查看模型厂商后台已开通模型列表切换模型名或申请相应模型权限流式接口不输出页面一直加载SSE 路由、编码或响应类型错误浏览器开发者工具查看 Network 响应检查 produces 是否为 text/event-stream路径是否一致中文乱码响应未指定 UTF-8 编码查看响应 Content-Type在 produces 中加charsetUTF-8上下文超长多轮对话累积 token 超限查看日志中的 token 用量增加会话历史裁剪策略或限制最大轮次RAG 检索结果重复切片重叠或重复文档未去重打印检索出的片段文本检查按内容哈希或相似度阈值去重模型回复不稳定Prompt 设计不完整在固定问题集上回归测试增加系统提示词约束、少样本示例或固定输出格式排查问题有一个通用原则把大模型 API 当作外部依赖遇到问题先独立验证依赖本身是否可用再检查框架封装层最后检查自己的业务代码。这样定位速度会快很多。10. 最佳实践与工程建议跑通 demo 只是第一步想让项目达到“能写进简历”的程度下面这些工程细节必须有意识地做。10.1 API Key 管理不要在生产环境把 API Key 写在 application.yml 或代码里。推荐用环境变量、配置中心或密钥管理服务注入。面试官问起安全问题时答出这一点已经超过多数候选人。10.2 流式输出的承载方式优先使用 SSE 而不是轮询。SSE 是单向服务器推送适合聊天场景WebSocket 适合双向通信但对简单的 AI 对话场景成本更高。如果项目里已经配置了 WebSocket也可以用它但要能解释清楚选择原因。10.3 限流与降级大模型 API 普遍有速率限制高并发下会报 429 或超时。生产环境可以加一层限流和熔断例如 Resilience4j并把不可用时对应的降级文案准备好。这个设计是面试加分项因为它展示了“把外部依赖当作不稳定组件”的工程意识。10.4 日志与可观测性记录每次请求的 prompt、模型回复、token 用量、耗时这是排查问题和控制成本的基础。如果只记录“调用成功”而没有 token 用量成本超出后你很难追溯原因。10.5 内容安全与权限控制模型生成结果不能直接信任。用户输入要做好基本校验输出也要做内容安全过滤。工具调用类接口尤其要谨慎Tool暴露给模型后必须在 Java 方法内部做参数校验、权限判断和操作审计不能只靠模型“自觉”不去调用。这条原则同样适用于数据脱敏和私有知识库的访问控制。10.6 成本控制token 成本直接和业务挂钩。优化手段包括缓存高频问题的回答、缩短系统提示词、限制流式输出的最大长度、在日志中按天统计 token 用量。简历里如果能写一句“通过缓存和 maxTokens 控制单次请求成本下降 30%”这个量化结果是很有说服力的。10.7 模型效果评测AI 项目和传统后端不同不能只测功能返回到错误还要测“回答质量”。建议准备固定问题集每次改 prompt 后回归一遍防止效果退化。这个做法叫“回归评测”是 RAG 项目能不能上生产的核心保障。11. 总结与后续学习方向2026 秋招对 Java 程序员来说机会其实比以前更多但前提是方向要对。把心思放在“Java 大模型应用”上用 8 到 12 周做出一个能部署、能演示、能讲清难点项目这比背一百道算法八股更值钱。下一步可以这样走本周先花两天时间用 SpringAI 把第 8 章的对话和流式输出跑通下周开始做 RAG把一份真实文档变成知识库第三周把工具调用加进去最后部署到服务器。等你的项目能在手机上访问再打开简历把它们写进去你会发现投出去的反馈和之前完全不一样。两个框架的实践建议先以 SpringAI 为主做完整项目再用 LangChain4j 做一个小的 AiServices 对比实验。面试时你能同时讲清楚 SpringAI 和 LangChain4j 的选型差异这本身就是亮点。技术真正有价值的地方是你用 Java 工程能力把不可控的模型输出变成了业务里稳定可靠的一个服务。这条路不需要你变成算法专家但需要你真的去写代码、去跑通一个项目、去记录踩过的坑。从今天开始动手到 2026 秋招正式投递你的节奏并不会晚。