核心架构与版本演进
- 在 Spring AI 中，ChatClient 与 ChatModel 的关系是什么？ChatClient 是如何通过 Advisor 责任链驱动整个请求处理流程的？
- Spring AI 2.0 在工具调用（Tool Calling）机制上做了哪些重大重构？为什么 2.0 版本移除了
chatOptions.setToolNames()并强制要求显式传入ToolCallback对象？ - 在 Spring AI 2.0 中，如果直接使用
chatModel.call(prompt)且依赖模型处理工具调用，为什么不再自动执行工具？正确的调用入口应该是什么？ - 相比于 LangChain4j，Spring AI 在 Spring 生态中的自动装配（Auto-configuration）机制有何优势？如何解决多 Bean 冲突及 Advisor 注册方式的问题？
RAG（检索增强生成）实战
- 基础 RAG 在实际项目中存在哪些局限性（如语义偏差、检索排序不准等）？请描述你如何通过“混合检索 + 查询重写 + 重排序（Reranking）+ 上下文压缩”将准确率优化到 90% 以上？
- 为什么在 RAG 系统中，重排序（Reranking）往往比单纯更换一个更好的嵌入模型（Embedding Model）更重要？
- 在企业级 RAG 架构中，PgVector、Redis 和 Milvus 等向量数据库应如何选型？HNSW 索引与余弦相似度（COSINE）配置在实际生产中的调优经验是什么？
- 使用
QuestionAnswerAdvisor实现 RAG 时，文档的切分粒度（TokenTextSplitter）对检索效果有什么影响？如何避免上下文冗余？
工具调用（Function Calling）与 Agent
- 在 Spring AI 中使用
@Tool和@ToolParam注解时，如何编写高质量的description以避免大模型在复杂场景下乱调接口或选错工具？ - 针对 Agent 自主调用外部 API（如订单查询、退款申请）的场景，如何在架构设计上防止 AI 幻觉并保证敏感写操作的安全可控？
- 什么是 MCP（Model Context Protocol）？Spring AI 2.0 将 MCP 的默认传输协议从 SSE 改为 Streamable HTTP 解决了哪些生产级扩展问题？
- 面对异构 AI 模型（如 OpenAI 与 Claude）的“工具调用”响应，如何利用“两层模型 + 多态反序列化 + 工厂模式”实现内部 AgentAction 的统一处理？
工程化、高并发与可观测性
- 如果要设计一个支持 10 万 QPS 的 AI 服务接口，在接入层、业务层和 AI 推理层应分别采用哪些弹性伸缩与高并发策略（如请求批处理、模型量化、WebSocket 流式响应）？
- 如何通过 Spring Boot Actuator、Micrometer 与 Prometheus/Grafana 构建 AI 应用的全链路可观测性平台，实现精确到每次调用的 Token 消耗与成本核算？
- 在处理跨服务的 AI 训练数据流水线或复杂工作流时，如何结合事件溯源与 Saga 模式处理补偿事务，以保证最终一致性？
- Spring AI 的
MessageChatMemoryAdvisor是如何管理多轮对话上下文的？在长文本总结或复杂 AI 审核场景中，如何设计 API 的响应结构与条件请求（ETag）？