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用腾讯云做网站,企业信息化系统包括哪些内容,品牌建设 厚植,中国工商网查询入口Java面试#xff1a;AI时代下医药电商的RAG与Agentic RAG实战解析 #x1f4cb; 面试背景 在数字化浪潮的推动下#xff0c;互联网大厂的Java开发工程师岗位对技术深度和广度提出了更高的要求。尤其是随着AI技术的飞速发展#xff0c;将AI能力融入业务系统已成为常态。本次…Java面试AI时代下医药电商的RAG与Agentic RAG实战解析 面试背景在数字化浪潮的推动下互联网大厂的Java开发工程师岗位对技术深度和广度提出了更高的要求。尤其是随着AI技术的飞速发展将AI能力融入业务系统已成为常态。本次面试模拟了一场针对资深Java开发工程师的考核重点考察候选人在AI技术栈特别是RAG与Agentic RAG在医药电商场景下的理解与实践能力。面试公司背景: 某知名互联网医药电商平台致力于通过技术创新提升用户购药体验和健康服务效率。岗位要求: 熟悉Java生态具备AI集成项目经验对RAG、Agentic RAG、向量数据库等有深入理解和实践。 面试实录主要角色面试官李工技术专家严肃专业逻辑清晰。小润龙应聘者资深Java开发工程师幽默风趣技术基础尚可但面对复杂AI问题时略显吃力。第一轮基础概念考查面试官: 小润龙你好欢迎参加面试。我们公司在医药电商领域积极探索AI应用。首先我想请你简单介绍一下你对RAGRetrieval Augmented Generation的理解以及它与传统LLM直接生成答案有什么区别小润龙: 扶了扶眼镜略显紧张李工您好RAG啊这个我熟RAG全称是“检索增强生成”听起来就很高大上。我觉得它就像是给一个“学霸”LLM请了个“家庭教师”。LLM虽然聪明但它有时候也会“胡说八道”也就是我们说的“AI幻觉”。RAG就是在这个LLM回答问题之前先去一个外部的“知识库”里找找相关资料把这些资料当作“参考书”塞给LLM让它带着“参考书”去回答问题这样答案就更准确、更可靠了不容易“幻觉”了。传统LLM就是直接凭自己的记忆和训练数据回答没有外部参考。面试官: 微微点头比喻很形象。那么在医药电商场景中你觉得RAG能解决哪些具体问题小润龙: 在医药电商RAG可太有用了比如用户问“阿莫西林胶囊的副作用是什么”如果LLM直接回答可能会因为训练数据不够新或者不够专业而答错。但如果用RAG我们就可以先去公司的药品说明书数据库、专业医学知识库里检索“阿莫西林胶囊副作用”的相关信息然后把这些信息给LLM它就能给出准确的、基于官方资料的副作用列表了。再比如用户问“哪种非处方感冒药适合儿童服用”RAG也能从药品库中检索相关儿童用药指南避免LLM推荐不适合儿童的药物。这大大降低了AI“乱开药”的风险对用户负责面试官: 眼神犀利很好。你提到了“知识库”那这个知识库通常是怎么构建的在Java项目中你如何处理这些知识文本的“检索”部分特别是涉及到大量非结构化文本时小润龙: 知识库嘛就是把我们公司的各种文档、说明书、FAQ、历史咨询记录等等都存起来。处理非结构化文本进行检索这就要用到“向量化”和“向量数据库”了。我们会用Embedding模型比如OpenAI的或者本地部署的Ollama把这些文本都转换成一串串数字也就是“向量”。这些向量会包含文本的语义信息。然后把这些向量存储到专门的“向量数据库”里比如Milvus或者ChromaDB。当用户提问时我们把用户的问题也向量化然后在向量数据库里进行“语义检索”找到和问题语义最接近的那些文档向量这些文档就是LLM的“参考书”了。在Java里我们可以通过调用Embedding模型的API然后使用向量数据库的客户端SDK来完成这些操作。第二轮实际应用场景面试官: 听起来你对RAG的基础理解不错。现在我们进一步。在复杂的医药电商咨询场景例如用户需要咨询一个复杂的用药方案涉及到多种药物的相互作用、禁忌症、以及个人体质等RAG可能需要获取并整合来自多个独立工具的信息比如“药物相互作用查询工具”、“用户健康档案查询工具”等。你如何设计一个系统来协调这些工具的使用并让AI能够自主选择和调用这些工具这里我们谈论的是“Agent智能代理”和“工具执行框架”的概念。小润龙: 挠了挠头开始沉思嗯李工您这个问题很高级一下子把RAG提升了一个档次这就是我理解的“Agent”和“工具调用”了吧我觉得Agent就像是一个“超级助手”它不仅仅是找参考书RAG它还能主动去干活比如打电话问人、查资料、做计算。 在医药电商里如果用户问“我同时服用降压药和感冒药会有什么影响我还有糖尿病。”光靠RAG从文档里找可能不够因为文档不一定能动态查询最新的药物相互作用也无法知道用户的实时血糖情况。 这时候我们的Agent就可以登场了我们会给Agent定义一些“工具”比如一个DrugInteractionCheckerTool药物相互作用查询工具一个UserHealthRecordTool用户健康档案查询工具。Agent接收到用户的问题后它会根据问题内容结合自己的“推理能力”判断需要调用哪些工具。比如它会先调用UserHealthRecordTool获取用户的健康信息比如有糖尿病然后调用DrugInteractionCheckerTool查询降压药和感冒药的相互作用最后把这些工具的查询结果汇总起来再结合LLM生成一个个性化的、安全的用药建议。 在Java实现上我们可以设计一个工具注册中心每个工具都是一个Java方法或者一个HTTP接口的封装。Agent的核心是一个调度器它会解析LLM的“意图”将意图映射到具体的工具调用执行工具然后将工具结果返回给LLM进行最终的回复生成。可以使用Spring AI提供的工具执行框架来简化开发它能帮助我们将Java方法直接暴露给Agent作为工具。面试官: 露出了一丝赞许你提到了Spring AI和工具执行框架。那么你对“Agentic RAG”有什么理解它在医药电商的复杂工作流比如智能客服系统中能发挥什么作用小润龙: Agentic RAG听起来就像RAG的“进化版”如果说RAG是让LLM带着参考书回答问题Agent是让LLM能主动使用工具解决问题那Agentic RAG就是把这两者结合起来的“全能选手”它既能利用RAG从海量知识中检索信息又能像Agent一样自主调用各种工具来完成更复杂的任务。 在医药电商的智能客服中Agentic RAG可以处理更复杂的“企业文档问答”和“复杂工作流”。例如用户询问“我上次买的处方药快吃完了怎么续购需要复诊吗医保能报销多少” 这时候一个普通的RAG可能只能找到续购流程的说明但无法联动医保系统。而Agentic RAG就可以RAG阶段: 首先Agent会利用RAG能力从公司的内部知识库如续购流程文档、医保政策文档中检索出与“续购”、“复诊”、“医保”相关的基本信息。Agent阶段: 然后Agent根据用户的意图自主调用多个工具PrescriptionQueryTool: 查询用户上次的处方信息判断是否需要复诊。MedicalInsuranceTool: 查询用户所在地的医保报销政策并结合药品信息估算报销金额。OrderCreationTool: 如果符合条件甚至可以辅助用户直接发起续购订单。 Agent将RAG检索到的上下文和工具执行的结果一起提供给LLM生成一个完整、个性化且可操作的回复甚至直接引导用户完成续购流程。这大大提升了智能客服的解决问题的能力和效率避免了AI“一本正经地胡说八道”也减少了人工客服的压力。第三轮性能优化与架构设计面试官: 若有所思你对Agentic RAG的理解深入。在实际部署Agentic RAG系统到医药电商生产环境时特别是在高并发、低延迟的场景下你认为会面临哪些挑战你将如何优化向量化、语义检索以及工具调用的性能小润龙: 深吸一口气知道这是硬骨头了李工这个问题真是直击灵魂啊在高并发、低延迟的医药电商场景下Agentic RAG确实面临不少挑战。挑战主要有几点:向量化性能: 用户问题来了需要实时向量化。如果Embedding模型调用延迟高或者本地模型推理慢整个响应链就会受影响。向量检索性能: 向量数据库在海量数据下检索速度是关键。索引不当、硬件资源不足都会导致查询变慢。工具调用并发与可靠性: Agent可能需要并发调用多个外部工具比如查询医保系统、药品库存系统这些工具本身的响应时间、并发限制、以及失败重试机制都需要考虑。LLM推理延迟: 最终的LLM生成回复也是一个耗时环节特别是对于复杂问题推理时间会更长。会话管理与成本: Agentic RAG会涉及多轮对话保持会话上下文、以及如何有效管理LLM的Token消耗避免不必要的重复调用都是成本和性能的考量。优化方案嘛我有一些想法:Embedding服务优化:异步化: 将用户问题的向量化操作设计为异步不阻塞主流程。批量处理: 如果有多个问题或文档需要向量化可以批量发送给Embedding模型减少网络IO开销。本地部署与硬件加速: 对于高并发场景可以考虑本地部署高性能Embedding模型如Ollama并利用GPU进行加速推理。缓存: 对热门、常见的查询或文档向量进行缓存。向量数据库优化:选择高性能向量数据库: 例如Milvus或Redis Stack的矢量搜索功能它们通常针对高并发检索做了优化。合理的索引策略: 根据数据量和查询模式选择合适的向量索引类型如HNSW并优化索引参数。集群部署与分片: 将向量数据库部署为集群进行数据分片横向扩展吞吐能力。资源预留: 确保向量数据库有足够的CPU、内存和IO资源。工具调用框架优化:线程池管理: 工具调用使用独立的线程池避免阻塞主线程。熔断与限流: 对外部工具调用实施熔断和限流机制防止单个工具故障拖垮整个系统。异步工具调用: 尽可能让工具调用是非阻塞的并支持并发执行。结果缓存: 对于一些查询结果相对稳定的工具可以考虑引入缓存。LLM推理优化:模型选择: 选择适合业务场景且推理速度较快的LLM模型。并发推理: 对于支持的模型利用并行推理能力。提示工程优化: 精炼Prompt减少不必要的Token消耗。流式输出: 如果LLM支持可以采用流式输出提升用户体验。会话管理:Redis或内存数据库: 用于存储和管理聊天会话内存确保Agent在多轮对话中保持上下文。Token使用策略: 优化Prompt的长度和上下文窗口避免发送过多历史对话导致Token溢出和成本增加。面试官: 很好考虑得很全面。最后一个问题你提到了AI幻觉。在医药电商这种对准确性要求极高的场景下如何最大限度地降低“AI幻觉”的风险除了RAG还有哪些补充策略小润龙: 降低AI幻觉在医药电商领域简直是生命线毕竟涉及到健康和生命安全。核心当然是RAG: RAG从源头上提供了权威可靠的“参考资料”这是防止幻觉的第一道防线。我们要确保检索的知识库内容是最新、最权威、最专业的并且覆盖足够广。严谨的提示工程Prompt Engineering:明确指令: 在给LLM的Prompt中明确指示它“只根据提供的资料回答如果资料中没有提及就说不知道”。角色设定: 给LLM设定一个“严谨的药学专家”的角色强调其回答的严谨性。限制输出格式: 强制LLM以结构化格式输出例如JSON可以更容易进行后续的校验。后处理与事实核查:关键词匹配: 对LLM生成的答案进行关键词匹配检查是否包含用户问题中的关键实体或医学术语以及这些实体是否在检索到的资料中出现。外部知识图谱校验: 结合公司的知识图谱对LLM生成的答案中的实体、关系进行事实核查。例如判断推荐的药物是否真的属于某个类别或者是否有某个明确的禁忌症。人工审核Limited Human-in-the-Loop: 在关键环节或高风险问题上引入人工审核机制特别是涉及到诊断或用药建议时最终建议必须由专业药师确认。模型选择与微调:选择适合领域的大模型: 优先选择在医学领域有良好表现的基座模型。领域微调Fine-tuning: 如果有足够高质量的医药领域标注数据可以对LLM进行微调使其更理解领域知识减少幻觉。用户反馈机制: 建立用户对AI回答的反馈机制及时收集错误报告并用于模型改进和知识库更新。面试官: 合上笔记本微笑着小润龙今天的面试到这里。你对AI技术在医药电商领域的应用有不错的理解特别是在RAG和Agentic RAG方面展现出了一定的思考深度。虽然在一些细节和深度上还有提升空间但整体思路清晰比喻也很有趣。面试结果面试官反馈: 小润龙同学今天的面试表现尚可。你对RAG和Agentic RAG的核心概念理解得不错也能够结合医药电商场景进行分析。但在面对一些架构设计和性能优化细节时回答的落地性和具体方案还需要进一步的锤炼。我们后续会根据综合评估一周内给出反馈。回去可以多思考一下如何将这些AI技术真正地工程化、产品化。 技术知识点详解1. RAGRetrieval Augmented Generation检索增强生成核心思想RAG旨在解决大型语言模型LLM的两个主要缺点知识时效性LLM的知识基于训练数据无法获取最新信息容易产生过时答案。AI幻觉HallucinationLLM有时会生成听起来合理但实际上是虚构或不准确的信息。RAG通过在LLM生成答案之前先从外部的、最新的、权威的知识库中检索相关信息然后将这些信息作为额外的上下文提供给LLM从而增强其生成能力。工作原理文档加载与分割将企业的原始文档如药品说明书、FAQ、历史咨询记录、医学文献等加载进来并根据一定策略分割成更小的文本块chunks。向量化Embedding使用Embedding模型如OpenAI的text-embedding-ada-002, Google的Gemini Embedding, 或者本地的Ollama将这些文本块转换为高维向量numerical vector representations。这些向量捕捉了文本的语义信息。向量数据库存储将这些文本向量存储到专门的向量数据库如Milvus, Chroma, Redis Stack中以便高效地进行相似性搜索。用户查询向量化当用户提出问题时同样使用相同的Embedding模型将用户问题转换为一个查询向量。语义检索在向量数据库中进行相似性搜索找到与用户查询向量最相似的Top-K个文本块向量。这些文本块即为与用户问题最相关的“参考资料”。提示填充Prompt Filling与LLM生成将检索到的相关文本块与用户原始问题一起作为上下文构建成一个增强的Prompt发送给LLM。LLM基于这个增强的Prompt生成最终答案。医药电商中的RAG架构示例用户提问 - Embedding模型 - 查询向量 - 向量数据库 (语义检索) - Top-K相关文档块 - 构造增强Prompt - LLM - 答案2. Agent智能代理与工具执行框架核心思想Agent是赋予LLM主动思考、规划和使用外部工具能力的智能实体。它不仅仅是被动地生成文本更能够根据任务需求自主决定下一步行动包括选择和调用特定的外部工具来获取信息或执行操作。工作原理任务接收Agent接收用户下达的任务或问题。思考与规划Agent利用LLM的推理能力分析任务理解用户意图并规划解决步骤。这可能涉及将复杂任务分解为子任务。工具选择Agent根据规划从预定义的一组工具中选择最适合当前步骤的工具。工具执行Agent调用选定的工具传入必要的参数。工具可以是API调用、数据库查询、代码执行、或者其他任何外部系统交互。结果解析与迭代Agent解析工具的执行结果并根据结果调整其思考和规划决定是继续调用工具、使用RAG检索还是直接生成最终答案。最终生成当任务完成或达到预期结果时Agent利用LLM生成最终响应。Java中的工具执行框架以Spring AI为例Spring AI提供了一个简洁的API来定义和注册工具。// 示例定义一个查询药品副作用的工具 import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallbackWrapper; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; Configuration public class DrugToolConfig { public record DrugSideEffectRequest(String drugName) {} public record DrugSideEffectResponse(String drugName, String sideEffects) {} // 模拟一个查询药品副作用的服务 public DrugSideEffectResponse getDrugSideEffects(DrugSideEffectRequest request) { String sideEffects switch (request.drugName().toLowerCase()) { case 阿莫西林 - 恶心、呕吐、腹泻、皮疹; case 布洛芬 - 胃肠道不适、头晕、嗜睡; default - 暂无该药品副作用信息; }; return new DrugSideEffectResponse(request.drugName(), sideEffects); } Bean public FunctionCallbackWrapperDrugSideEffectRequest, DrugSideEffectResponse drugSideEffectTool() { return FunctionCallbackWrapper.builder(new DrugSideEffectService()) // 使用服务实例 .withName(getDrugSideEffects) .withDescription(获取指定药品的副作用信息) .withInputType(DrugSideEffectRequest.class) .withOutputType(DrugSideEffectResponse.class) .build(); } // 实际服务类 class DrugSideEffectService { public DrugSideEffectResponse getDrugSideEffects(DrugSideEffectRequest request) { String sideEffects switch (request.drugName().toLowerCase()) { case 阿莫西林 - 恶心、呕吐、腹泻、皮疹; case 布洛芬 - 胃肠道不适、头晕、嗜睡; default - 暂无该药品副作用信息; }; return new DrugSideEffectResponse(request.drugName(), sideEffects); } } }当LLMAgent需要查询药品副作用时它可以识别到这个工具并以JSON格式调用它{ tool_code: getDrugSideEffects, parameters: { drugName: 阿莫西林 } }Spring AI的工具执行框架会拦截这个调用找到对应的Java方法并执行将结果返回给LLM。3. Agentic RAG智能代理增强检索生成核心思想Agentic RAG是RAG和Agent的结合旨在构建一个更强大、更灵活的AI系统。它将RAG的知识检索能力与Agent的自主决策和工具使用能力融为一体使得AI能够处理更复杂、多步骤的任务。工作原理Agent主导一个Agent由LLM驱动作为核心控制器接收用户请求。RAG与工具协同Agent在执行任务过程中会根据需要动态地选择是进行RAG检索从向量数据库中检索相关文档获取静态知识或背景信息。工具调用调用外部API或服务执行动态查询或操作。迭代与规划Agent会根据RAG和工具调用的结果不断调整其内部的思考链决定下一步行动直到任务完成。会话管理Agent在多轮对话中会管理会话上下文确保理解用户意图的连贯性。医药电商中的Agentic RAG应用场景智能用药咨询: 用户咨询复杂用药方案Agenttic RAG可结合用户健康档案工具、药物相互作用知识库RAG、医保报销政策RAG/工具等多源信息给出个性化建议。自动化订单处理: 用户查询订单状态并希望修改Agentic RAG可查询订单数据库工具、参考退换货政策RAG并与用户确认后执行订单修改操作。医生辅助诊断: 在有限场景下辅助医生快速查询病理信息RAG、药物副作用RAG/工具、治疗方案RAG等。4. 向量数据库与Embedding模型向量数据库 (Vector Database)专门用于存储和高效检索高维向量的数据库。与传统数据库存储结构化数据不同向量数据库核心功能是进行最近邻搜索Nearest Neighbor Search或近似最近邻搜索Approximate Nearest Neighbor, ANN即在海量向量中快速找到与给定查询向量最相似的Top-K个向量。常用产品: Milvus, Chroma, Pinecone, Qdrant, Redis Stack (with Vector Search module)。在医药电商中的作用: 存储海量的药品说明书、病例文档、医学论文等文本经过Embedding模型转换后的向量实现高效的语义搜索。Embedding模型将文本、图片、音频等非结构化数据转换成固定长度的数字向量称为Embedding的模型。这些向量在数学空间中距离越近代表原始数据在语义上或内容上越相似。常用模型:OpenAI Embedding Model: 如text-embedding-ada-002提供SaaS API服务。Google Gemini Embedding: Google的最新多模态Embedding模型。Ollama: 允许在本地运行各种开源大模型包括Embedding模型适合数据隐私和本地部署需求。在医药电商中的作用: 将药品名称、症状描述、用户问题、医学文献等文本转换为向量作为RAG和语义搜索的基础。5. AI幻觉Hallucination与降低策略什么是AI幻觉AI幻觉是指LLM生成的内容听起来可信、流畅但实际上是虚构、不准确或与事实不符的信息。这通常发生在LLM在训练数据中没有足够信息来回答问题时它会“编造”一个答案。医药电商中降低幻觉的策略强RAG机制: 确保检索到的信息来源权威、准确、最新。对知识库进行严格管理和定期更新。严谨的Prompt Engineering: 在给LLM的指令中明确“只基于提供的事实回答不可臆断”。事实核查与后处理:交叉验证: 对LLM生成的关键信息进行二次查询或与多个来源进行比对。规则引擎: 针对高风险问题如药物剂量、禁忌症设置硬性规则进行校验。知识图谱辅助: 利用医药领域的知识图谱对LLM生成的实体和关系进行验证。人工审核Limited Human-in-the-Loop: 在涉及生命健康安全的场景最终决策必须由专业人士审核。用户反馈: 建立用户对AI回答的反馈机制及时修正AI错误。模型选择与微调: 使用高质量的领域数据对LLM进行微调使其更好地理解医药专业知识。用户反馈机制: 建立用户对AI回答的反馈机制及时收集错误报告并用于模型改进和知识库更新。 总结与建议本次面试深入探讨了Java工程师在AI时代特别是医药电商场景下如何应用RAG和Agentic RAG技术解决实际问题。小润龙虽然在一些高级问题上显得思考不够深入但对核心概念的理解和用词比喻能力值得肯定。对Java开发工程师的建议:深入理解AI基础: 不仅仅停留在调用API层面要理解RAG、Agent、向量数据库、Embedding等底层原理。结合业务场景思考: 将技术与实际业务问题紧密结合思考如何用AI解决痛点提升效率。注重工程化实践: 学习如何在Java项目中集成和优化AI相关组件包括性能、可扩展性、可靠性等。Spring AI是一个很好的切入点。关注AI伦理与安全: 特别是在医药等高风险领域要高度重视AI的准确性、可靠性和安全性防范AI幻觉带来的风险。持续学习与实践: AI技术发展迅速保持学习热情多动手实践才能跟上技术前沿。