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. Prompt
Prompt 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. Response
Response 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. ChatClient
ChatClient 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 AI
2. 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 Flux<ChatResponse>，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。
