【面试系列】Java开发--AI常见面试题

1、实际工作或学习中用过哪些Ai工具

AI工具集：https://ai-bot.cn/

1.1、AI编程

• Github Copilot：由 GitHub 与 OpenAI 合作开发，它基于 OpenAI 的 GPT 技术，借助大量的开源代码数据进行训练，为开发者在编码过程中提供智能代码补全建议。该工具支持多种主流的集成开发环境（IDE），如 Visual Studio Code、JetBrains 系列等。提供免费试用，之后需要订阅付费，有不同的套餐可供选择。
• Cursor：是一款专门为 AI 编程设计的集成开发环境（IDE），深度集成了 AI 能力，旨在通过 AI 提高开发者的编码效率，提供了诸如代码编辑、智能提示、代码生成等一站式的编程体验。有免费版本，提供基本的功能，同时也有付费版本，解锁更多高级功能。
• 通义灵码：是阿里云基于通义大模型研发的 AI 编程助手，它不仅可以辅助代码编写，还具备代码解释、代码审查、智能问答等功能，支持多种开发工具集成。目前提供免费使用，未来可能会根据不同的服务和功能推出付费计划。
• Trea.ai：这是一个相对较新的 AI 编程工具，专注于提供智能代码搜索和代码生成功能，帮助开发者快速找到和生成所需的代码片段。具体价格策略可能会根据其发展和市场情况进行调整，早期可能会有一些免费试用或优惠活动。

特性	GitHub Copilot	Cursor	通义灵码	Trea.ai
开发公司	GitHub（微软）	Cursor 团队	阿里云	Trea.ai 团队
核心功能	代码生成、补全	代码生成、重构、优化	代码生成、补全、优化	代码审查、优化
适用人群	开发者、团队	个人开发者	中文开发者、团队	专业开发者、团队
支持语言	多语言	多语言	多语言（中文优化）	多语言
生态系统	强大	较小	国内生态	专注代码审查
价格	付费（10美元/月）	免费	免费试用	视具体方案而定

1.2、AI对话聊天

DeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现DeepSeek使用自由

1.3、AI图像工具

1.4、AI办公工具

2、谈谈你知道的AI领域的一些常见词汇及其含义的理解？ 例如AIGC、LLM、DeepLearning分别是什么意思？

2.1、AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）

解释：用人工智能生成各种形式的内容（文字、图片、视频、代码等）

例子：ChatGPT写文章、Midjourney生成图片。

2.2、LLM（LargeLanguage Model，大语言模型）

解释：能理解和生成自然语言的巨型AI模型，通过海量文本训练。

例子：GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、通义干问。

2.3、深度学习（DeepLearning）

解释：模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，需要大量数据和算力。

例子：图像识别、语音转文字。

2.4、神经网络（NeuralNetwork)

解释：由多层"虚拟神经元"组成的计算模型，AI学习的基础架构。

2.5、NLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）

解释：让计算机理解、生成人类语言的技术。

应用：机器翻译、情感分析。

2.6、PromptEngineering（提示词工程）

解释：通过优化输入指令（Prompt）让AI输出更符合需求。

例子：用"请用小学生能理解的语言解释量子力学"替代"解释量子力学

2.7、Token (词元)

解释：AI处理文本的最小单位（可能是一个词、一个字或符号）。

例子：英文中"ChatGPT"会被拆分为[“Chat”，“G”，“PT”]3个Token。

2.8、Embedding（嵌入)

解释：将文字、图片等数据转化为计算机能理解的数字向量。

作用：让AI理解不同数据之间的关联性。

2.9、微调（Fine-tuning）

解释：在预训练好的大模型基础上，用特定领域数据二次训练。

例子：用法律文书数据微调GPT，打造法律顾问AI。

2.10、多模态（Multimodal)

解释：能同时处理文本、图像、语音等多种类型数据的AI。

例子：GPT-4V可以分析图片内容并回答问题。

2.11、检索增强生成（RAG）

解释：对大型语言模型输出进行优化，使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。

例子：RAG广泛应用于各种自然语言处理任务，包括问答系统、知识图谱构建、智能客服等，能够显著提升大模型在实际业务场景中的表现。

更多更专业的名词可参考Spring AI Alibaba 项目的介绍：Chat Client，里面有可运行的代码，工具(Function Calling)向量存储(Vector Store)

3、你觉着DeepSeek相比于其他大模型的优势有哪些?

我觉着DeepSeek相比于其他大模型的优势在于以下几点：

1、强大推理能力和更精准的回答能力：DeepSeek拥有极强的推理能力，相比于其他大模型更善于思考和推理用户问题想了解的答案，因此在后续回答时能够也能够获得想要的结果更精准；

2、使用简单：使用DeepSeek无需专业的提示词，只需要使用简单的提示词就可以获得想要的结果；

3、性价比高：单位token成本可能低于同类国际模型。

4、开源和可定制性强：DeepSeek开源了模型权重，开发者可以根据自己的型进行定制和优化。

5、中文支持更好：对中文语义理解和生成可能更符合本土语言习惯。

PS：除此之外DeepSeek还有其他的一些优点，例如对硬件的要求较低，并且不需要巨量的训练数据等。

4、你认为DeepSeek有什么缺点？

DeepSeek目前主要的缺点有以下几个：

1、服务不稳定：经常出现"服务器繁忙，请稍后再试。“的提示，导致服务不可用！

访问量大，攻击多！

2、功能较少：暂不支持生成图片、音频、视频等功能。

3、多模态能力相对较弱：DeepSeek在多模态任务（如图像理解）方面未做专门优化，仍有一定的短板。

5、为什么DeepSeek经常出现服务器繁忙的问题？

导致DeepSeek服务器繁忙的原因主要有以下两个：

1．短时间内大量请求访问DeepSeek服务，导致压力过大。

2．持续有大量非法攻击，导致DeepSeek服务不可用。

6、怎么解决DeepSeek服务器繁忙的问题？

解决DeepSeek服务器繁忙的解决方案有以下两大类：

1、本地部署DeepSeek：因为本地部署对硬件要求极高，因此大部分电脑都只能使用蒸馏版的DeepSeek（功能和效率相比满血版有一定的阎割），它的优点是数据隐私性较好，但对本地硬件要求较高。

2、使用第三方DeepSeek：也就是第三方在其自己的高性能服务器上部署了DeepSeek满血版，然后提供给用户使用，例如以下这些：

• 国家超算互联网平台：https://chat.scnet.cn/#/home
• 字节旗下的火山引擎：https://console.volcengine.com/ark/
• 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/models
• 360纳米AI搜索：https://bot.n.cn/
• 秘塔AI搜索：https://metaso.cn/
• 百度云：https://cloud.baidu.com/
• 腾讯云：https://lke.cloud.tencent.com/lke/#/trialProduct
• 阿里云：https://bailian.console.aliyun.com/

更多平台可查看满血版DeepSeek：DeepSeek、微信、硅基流动、纳米搜索、秘塔搜索……十种不同方法实现DeepSeek使用自由

7、本地部署大模型有什么优缺点？如何部署本地大模型？

优点分析

隐私性高：数据都在本地，不用担心泄露问题，对于一些敏感数据处理来说，这是最大的优势。

稳定性强：不受网络影响，只要电脑不坏，模型就能稳定运行，不用担心中途卡顿或者断线。

可定制性强：可以根据自己的需求进行调整和优化，想让它做什么功能就做什么功能，灵活性很高。

缺点分析

硬件要求高：大模型对电脑的性能要求不低，如果电脑配置不够，可能会运行很卡，甚至跑不起来。

部署复杂：对于小白来说，一开始可能会觉得有点复杂，需要安装各种东西，还得配置参数，不过只要按照教程来，其实也没那么难。

维护成本高：如果模型出了问题，可能需要自己去排查和解决，不像在线工具有问题直接找客服就行。

部署本地大模型

在本地部署DeepSeek只需要以下三步：

1、安装 Ollama。

2、部署DeepSeek。

3、使用DeepSeek：这里我们使用ChatBox客户端操作DeepSeek（此步骤非必须)。

Ollama、DeepSeek和ChatBox之间的关系如下：

• Ollama是"大管家"，负责把DeepSeek安装到你的电脑上。
• DeepSeek是"超级大脑"，住在Ollama搭建好的环境里，帮你做各种事情。
• ChatBox是"聊天工具"，让你更方便地和DeepSeek交流。

1．安装ollama

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具。它的主要作用是帮助用户快速在本地行大模型，简化了在Docker容器内部署和管理大语言模型（LLM）的过程。

PS：Ollama就是大模型届的"Docker"！

Ollama 优点如下：

易于使用：即使是没有经验的用户也能轻松上手，无需开发即可直接与模型进年互。

轻量级：代码简洁，运行时占用资源少，能够在本地高效运行，不需要大量的计资源。

可扩展：支持多种模型架构，并易于添加新模型或更新现有模型，还支持型文件，无需重新启动即可切换不同的模型，具有较高的灵活性。

预构建模型库：包含一系列预先训练好的大型语言模型，可用于各种任务。

点击应用就会运行Ollama，此时在你电脑状态栏就可以看到Ollama的小图标，测试Ollama有没有安装成功，使用命令窗口输入"ollama-v"指令，能够正常响应并显示，Ollama版本号就说明安装成功了。

2、部署DeepSeek

命令框运行 ollama run deepseek-r1:7b 即可。

8、假如某公司想使用大模型实现智能问答或代码增效，但有担心其内部的数据隐私泄漏，该如何解决？

公司使用大模型实现智能问答或代码增效时数据隐私保护的解决方法：

1. 本地部署：考虑将大模型部署在公司的私有服务器上，而不是使用云端服务。这样可以确保所有处理的数据都留在公司内部网络中，减少了通过互联网传输敏感信息的风险。
   1. 智能问答支持的模型是最多的，例如：OpenChat、DeepSeek、qwen2.5等。
   2. 代码提示支持的模型有：qwen2.5-coder、deepseek-coder等。
2. 数据脱敏：对于必须上传到云端进行处理的数据，在发送前先对其进行脱敏处理。比如去除个人信息、加密敏感字段等方法来保护原始数据不被泄露。
3. 建立专用模型：如果条件允许的话，可以基于开源的大模型框架训练一个专属于自己的小规模版本。虽然这可能需要更多的资源投入和技术支持，但是能够更好地控制数据流，并根据具体需求定制化功能。
4. 签订保密协议：与提供AI服务的第三方供应商签订严格的保密协议，明确双方关于数据保护的责任和义务。同时也要了解清楚服务商的安全措施是否符合行业标准以及法律法规要求。
5. 加强访问控制：无论是本地还是云环境，都应该设置合理的权限管理机制，限制只有授权人员才能访问相关系统及数据。
6. 定期审计：对整个系统的安全性进行定期检查和评估，及时发现并修复潜在的安全漏洞。此外，也可以考虑引入外部专业机构来进行独立的安全审查。
7. 教育员工：提高员工的信息安全意识，让他们明白保护客户和个人信息的重要性，并且知道如何正确地处理敏感资料。

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以上为简单回答，下面更偏技术：

1、数据隐私保护技术

• 数据加密与匿名化
  • 对输入模型的敏感数据进行加密存储和传输，采用AES、RSA等加密算法，并定期更新密钥。
  • 使用去标识化（如替换敏感字段）和伪匿名化技术，降低数据与个人/企业的直接关联性。例如，腾讯的HaS技术可在终端侧对用户输入的prompt进行脱敏处理，仅上传脱敏后内容，再在本地还原结果，从源头防范泄露。
• 隐私计算技术
  • 联邦学习：允许多方在本地数据上训练模型，仅共享模型参数而非原始数据，避免数据外流。
  • 差分隐私：在训练或推理过程中添加噪声，使攻击者无法通过输出反推原始数据。例如，MindSpore框架通过参数高效化技术（如低秩自适应）减少隐私泄露风险。
  • 可信机密计算：利用硬件级安全环境（如TEE）实现数据“可用不可见”，确保计算过程中数据加密且隔离。
• 模型安全加固
  • 隐私关联编辑（PAE） ：修改模型参数以切断用户与敏感信息的关联，即使攻击者通过特定提示也无法获取完整隐私数据。
  • 模型水印与反窃取技术：通过水印标识模型所有权，防范模型结构或参数的非法复制。
  • 对抗攻击防御：针对后门攻击、数据投毒等威胁，采用对抗训练或输入过滤机制。

2、数据全生命周期防护技术

• 数据输入阶段
  • 脱敏与加密：对输入模型的敏感字段（如客户信息、代码核心逻辑）进行匿名化处理。例如使用格式保留加密（FPE）技术。
  • 动态权限控制：基于角色的细粒度访问控制（RBAC），如浪潮通过企业专属知识库管理数据权限。
• 模型训练与推理阶段
  • 密态计算技术：蚂蚁隐语Cloud采用可信执行环境（TEE）和内存加密，实现GPU加速下的密态推理，响应效率接近明文处理。
  • 联邦学习与多方安全计算：允许跨机构数据协作而不暴露原始数据，例如医疗领域联合建模。
• 输出结果监控
  • 部署内容过滤系统，自动检测并拦截可能包含敏感信息的生成内容。IBM建议结合AI对抗AI技术识别异常输出。

技术路线演进建议

阶段	技术方案	适用场景
初期	私有化部署+输入输出过滤	中小型企业基础防护
中期	联邦学习+可信执行环境	跨部门/跨企业数据协作
长期	区块链存证+可证明安全AGI系统（如MIT提出的Proof Checkers）	高安全需求的金融、政务场景

通过上述措施，可以在一定程度上降低因使用大模型而带来的数据泄露风险。不过需要注意的是，没有任何一种解决方案能够完全消除所有的安全隐患，因此持续关注最新的安全技术和实践是非常重要的。

9、在微服务项目中如何实现智能客服？

简单版本：Spring AI集成DeepSeek：三步搞定Java智能应用

只需配置 api key，即可完成SpringAI和DeepSeek集成；

复杂版本：AI赋能传统系统：Spring AI Alibaba如何用大模型重构机票预订系统？

基于Spring AI Alibaba框架开发的智能机票助手，通过大模型理解用户自然语言需求，支持多轮对话管理，集成系统提示词、函数调用和RAG技术，实现机票预订、改签、取消等全流程服务。

10、SpringBoot项目如何实现流式内容输入结果给前端用户?

在 SpringBoot 中实现流式输出可以使用 Sse（Server-SentEvents，服务器发送事件）技术来实现，它是一种服务器推送技术，适合单向实时数据流。

具体实现逻辑：Spring AI 集成 DeepSeek，实现流式输出

11、有没有了解过智能体？什么是智能体？智能体什么优点？

11.1、智能体的定义

智能体（Agent）是人工智能领域中的核心概念，指能够自主感知环境、做出决策并执行行动的实体（物理或虚拟），通过与环境交互实现预设目标。通俗来说，智能体像一个“有目标的智能助手”，例如自动驾驶汽车感知路况后自主驾驶，或智能客服理解用户问题后提供解决方案。特点：

1. 自主性：无需人类干预即可独立决策和行动，例如根据环境变化调整行为。
2. 感知与反应：通过传感器获取环境信息，并实时做出响应（如自动驾驶汽车感知路况并调整行驶策略）。
3. 学习与适应：通过数据积累和反馈优化决策，例如大语言模型（LLM）赋予智能体更强的推理和学习能力。
4. 目标导向：主动规划行动以达成预设目标，例如工业机器人完成装配任务。
5. 交互能力：与其他智能体或人类协作，如虚拟助手与用户对话。

根据形态，智能体可分为物理型（如机器人、自动驾驶汽车）和虚拟型（如软件代理、聊天机器人）。

11.2、智能体的显著优势

优势领域	具体表现
效率提升	7x24小时无休工作（如监控系统）、毫秒级决策（高频交易）
复杂处理	同时分析百万级数据点（如气象预测）、处理多维变量（如供应链优化）
风险控制	高危环境替代人类（核电站巡检）、减少人为失误（医疗诊断辅助）
个性化服务	精准用户画像（电商推荐）、自适应交互（教育智能体因材施教）
成本优化	降低人力成本（自动化客服）、资源利用率提升（智能电网调度）

11.3、智能体的应用场景

11.3.1、虚拟型智能体

1. ChatGPT / Claude
   • 功能：自然语言对话、文本生成、知识问答
   • 特点：基于大语言模型（LLM）实现类人推理能力，可主动追问用户需求（如帮助制定旅行计划时询问偏好）。
   • 应用场景：客服咨询、教育辅导、创意写作。
2. 电商推荐系统（如亚马逊、淘宝）
   • 功能：分析用户行为数据（浏览、购买记录），实时推荐商品。
   • 特点：通过强化学习动态优化推荐策略，适应消费者偏好变化。
   • 技术支撑：协同过滤算法、深度学习模型。
3. 智能客服（如阿里小蜜、银行语音助手）
   • 功能：7×24小时处理用户咨询，支持多轮对话。
   • 特点：结合NLP识别用户情绪，紧急情况自动转接人工客服。

11.3.2、物理型智能体

1. 特斯拉自动驾驶系统（Autopilot）
   • 功能：通过摄像头、雷达感知路况，实现车道保持、自动变道。
   • 特点：OTA升级持续优化算法，影子模式收集真实驾驶数据训练模型。
   • 核心技术：计算机视觉、深度强化学习。
2. 达芬奇手术机器人
   • 功能：辅助医生完成微创手术，精准操作器械。
   • 特点：3D高清影像增强医生视野，机械臂过滤手部震颤。
   • 应用案例：前列腺切除、心脏搭桥等复杂手术。
3. 波士顿动力Spot机器狗
   • 功能：巡检危险环境（核电站、灾区）、搬运物资。
   • 特点：动态平衡算法适应复杂地形，抗摔打设计。
   • 行业应用：石油平台、建筑工地安全监测。

11.3.3、混合型智能体（软硬件结合）

1. 智能家居系统（如小米小爱同学+智能家电）
   • 功能：语音控制灯光、空调，学习用户习惯自动调节室内环境。
   • 特点：多设备联动（如检测到用户离家自动关闭电器）。
   • 技术架构：物联网（IoT）+边缘计算。
2. 无人机物流网络（如亚马逊Prime Air）
   • 功能：自主规划航线运送包裹，避开障碍物。
   • 特点：实时气象数据调整飞行策略，多机协作提升配送效率。
   • 技术难点：路径规划算法、低空交通管理。
3. 工业质检机器人（如ABB YuMi）
   • 功能：视觉检测产品缺陷，机械臂分拣不合格品。
   • 特点：迁移学习快速适应新产品线，误检率低于0.1%。
   • 效益：替代90%人工质检员，24小时不间断工作。

11.4、智能体的核心价值总结

1. 效率革命：自动化替代重复劳动（如工业质检、文档处理）。
2. 决策优化：数据驱动的高精度判断（如医疗诊断、金融风控）。
3. 创新加速：突破人类认知边界（如新材料发现、蛋白质设计）。
4. 资源协同：多智能体实现系统级最优（如智慧电网、交通调度）。

12．聊聊你对于AI的看法？你觉AI可以取代程序员吗？

短期内AI将成为程序员的“超级工具”，但无法完全取代人类程序员的创造性、系统思维和跨领域协作能力，同时会深刻改变开发模式，程序员需转型为“AI协作者”！

12.1、对AI的看法

总体回答思路：从积极层面、主动拥抱的思路来回答：

• 谈AI对行业的影响：AI的发展是历史文明的进步和必然的阶段，以后各行各行+AI是大趋所势，并且大部分的科技公司都有布局和AI的使用。
• 谈AI的价值：AI技术的发展为人类带来了巨大的便利和效率提升，例如在智能客服、代码生成、数据分析等领域，AI能够快速准确地完成任务，节省了人力和时间成本。同时，AI也推动了科学研究和技术创新，为解决复杂问题提供了新的思路和方法。
• 谈AI的另一面：同时AI也可能带来一些问题，如数据隐私和安全问题、算法偏见和不公平性等。此外，随着AI的发展会对一些传统职业带来不少的冲击，需要人们不断学习和适应新的技能才能适应AI的发展。

12.2、AI无法取代程序员的核心原因

• 创造性问题解决
  • 案例对比：
    • AI：能复现已知算法（如快速排序），但无法设计全新架构（如首次提出微服务理念）。
    • 人类：通过跨领域类比创新（如从生物神经元到神经网络）。
• 复杂系统设计
  • 挑战：
    • 权衡性能、成本、可维护性（如选型Redis还是Kafka）。
    • 预判未来业务扩展需求（如分库分表策略）。
  • AI局限：缺乏对业务场景的深度理解，无法处理“模糊需求”。
• 伦理与责任归属
  • 问题：
    • AI生成的代码若导致安全事故（如自动驾驶系统漏洞），责任由谁承担？
    • 如何避免代码中的偏见（如招聘算法歧视特定群体）？
  • 现状：法律要求人类对AI输出负最终责任（欧盟AI法案第22条）
• 跨领域协作
  • 场景：
    • 向非技术人员解释技术方案（如用流程图替代代码）。
    • 协调产品、设计、运维团队达成共识。
  • AI短板：无法理解人类情感和隐性沟通规则。

12.3、未来程序员的核心竞争力

1. AI工具驾驭能力
   • 技能迁移：从“写代码”转向“训练和调优AI编程助手”，例如用RAG技术为代码生成模型注入企业私有知识库。
2. 跨领域知识融合
   • 案例：开发医疗AI系统需理解临床流程，程序员需与医生协作定义需求，而单纯生成代码的AI无法替代这种协作。
3. 复杂问题拆解能力
   • 典型场景：将模糊需求（如“提升系统稳定性”）转化为可执行方案（引入链路追踪+熔断机制+压测优化），这需要人类的问题拆解和优先级判断。

12.4、AI与程序员的共生关系（类比“汽车与马车夫”）

维度	汽车发明前	汽车普及后	AI时代类比
核心技能	驾驭马匹	驾驶与维修内燃机	编写提示词+调试AI模型
职业转型	马车夫→司机/技工	程序员→AI训练师/架构师
效率提升	日行50公里→200公里	代码行数/天：100→1000+

12.5、给程序员的建议

1. 拥抱工具：掌握Copilot、Cursor、通义灵码等AI编程助手，将重复劳动自动化。
2. 深耕领域：成为“AI+垂直行业”专家（如医疗AI、量化金融）。
3. 保持学习：关注LLM技术栈（LangChain、RAG）、因果推理等前沿方向。
4. 强化软技能：需求分析、项目管理、跨团队沟通能力不可替代。

12.6、结论

AI不会取代程序员，但会取代不使用AI的程序员。未来的赢家将是那些能将AI转化为“智力杠杆” ，专注于人类独特价值（创新、批判性思维、伦理判断）的开发者。