企业官网建设流程全解析

网站建设汇报书 ppt,网站侧边栏导航,网站界面设计应遵循的原则,二手交易网站开发技术路线Java面试#xff1a;CI/CD与AI在保险科技中的深度实践#xff08;Jenkins, K8s, RAG, Spring AI#xff09; #x1f4cb; 面试背景 在一个阳光明媚的下午#xff0c;互联网大厂“泰康云”的Java开发工程师面试现场#xff0c;气氛略显严肃。面试官王工#xff0c;一位…Java面试CI/CD与AI在保险科技中的深度实践Jenkins, K8s, RAG, Spring AI 面试背景在一个阳光明媚的下午互联网大厂“泰康云”的Java开发工程师面试现场气氛略显严肃。面试官王工一位在保险科技领域深耕多年的技术专家正准备考验今天的面试者——小润龙一位充满激情但技术基础尚待打磨的程序员。岗位要求不仅精通Java后端开发更要在CI/CD工具链和前沿AI技术特别是Agentic RAG在企业应用方面有深入理解和实践经验以应对保险业务快速迭代和智能化的挑战。 面试实录第一轮基础概念考查面试官王工小润龙你好欢迎来到泰康云。我们先从基础开始。请你谈谈CI/CD在保险科技的Java项目中它最核心的价值体现在哪里小润龙王工您好CI/CDContinuous Integration/Continuous Deployment对吧我觉得它就像我们保险业务员卖保险一样以前得一家家跑现在有了电话销售、线上平台效率一下子就上来了在Java项目里它能让我们代码写完很快就能上线减少手工操作避免犯错就像买了保险一样放心面试官王工嗯比喻有趣。那具体到技术层面Docker在我们的Java微服务部署中扮演什么角色比如我们有一个新的理赔模块怎么用Docker来部署小润龙Docker嘛就是把我们的Java应用和它需要的环境都打包到一个“小集装箱”里这个集装箱在哪都能跑非常方便比如理赔模块我可以把Spring Boot打成Jar包然后写个Dockerfile把这个Jar包、JVM、操作系统都放进去做成一个Docker镜像。以后不管是开发、测试还是线上就直接跑这个镜像环境就一样了再也没有“在我机器上能跑”的问题了面试官王工很好。再说说AI方面我们正在探索将RAGRetrieval Augmented Generation技术应用于智能客服。你理解的RAG是什么它如何帮助提升我们保险客服机器人的服务质量小润龙RAG啊我理解就是“检索增强生成”。传统的AI客服机器人有时候会“胡说八道”就是AI幻觉Hallucination。RAG呢就是让AI在回答问题之前先去我们的保险条款、历史案例里找找资料把找到的资料给它参考然后再让它生成答案。这样它就有“证据”了回答就更准确就像一个有经验的客服不会瞎说。对保险客服来说这个太重要了毕竟涉及到客户的切身利益。第二轮实际应用场景面试官王工小润龙既然你提到了Docker我们深入一点。我们泰康云有大量的Spring Boot微服务使用Docker和Kubernetes。你如何确保一个新上线的 Java 支付结算服务在开发、测试、生产环境中的运行一致性具体会用到哪些CI/CD实践小润龙王工这个问题是我的强项要保证一致性首先就是Docker镜像要唯一我们可以在Jenkins里配置Pipeline当Java支付结算服务代码提交后Jenkins就自动构建Docker镜像并且给这个镜像打上唯一的版本号标签比如payment-service:1.0.1-build123。然后无论是测试环境还是生产环境部署的时候都拉取这个带有唯一标签的镜像。在Kubernetes方面我们可以用YAML文件来定义部署包括Pod、Service、Deployment等等。这些YAML文件也跟着代码一起版本管理。Jenkins在部署时就替换YAML文件里的镜像标签确保部署的是最新且一致的镜像。这样从代码到镜像到部署配置都实现了版本化和自动化确保了一致性。面试官王工不错。我们现在有一个企业级的文档问答系统存储了海量的保险产品说明、理赔指南等PDF文档。你如何设计一个基于RAG的解决方案使得我们的保险代理人能够快速准确地查询到复杂条款小润龙嗯这个很有意思首先我们会把这些PDF文档进行“预处理”也就是文档加载。然后把文档内容切分成小块chunks再用Embedding模型比如OpenAI或Ollama把这些文本块转换成向量也就是“语义指纹”。这些向量会存到一个向量数据库里比如Chroma或Milvus。当代理人提问时我们把问题也转换成向量然后去向量数据库里进行语义检索找到最相关的几个文档片段。最后把这些检索到的片段和原始问题一起打包送给LLM大语言模型让LLM根据这些“证据”来生成回答。这就是一个完整的RAG流程能大大提高查询的准确性防止LLM“胡说八道”。面试官王工很好对RAG的理解很到位。第三轮性能优化与架构设计面试官王工小润龙我们泰康云的保险核心系统有上百个Java微服务。如何优化其CI/CD管道以应对每天数十次的发布需求同时保证发布质量和速度小润龙上百个微服务每天数十次发布...这挑战很大啊我觉得可以从几个方面优化并行构建与测试Jenkins的Pipeline可以配置Stage并行执行比如多个微服务的单元测试、集成测试可以同时跑。像保险公司有些服务依赖少可以先构建先测试。增量构建与缓存对于Docker镜像构建可以使用多阶段构建和层缓存只重建有变化的部分避免每次都从头开始。灰度发布/蓝绿部署对于核心服务不能直接全量发布。可以采用Kubernetes的Ingress或者Service Mesh先发布一小部分流量到新版本观察没问题再逐步切换就像保险产品先试点销售。自动化测试全覆盖这是质量的基石。单元测试、集成测试、端到端测试要高度自动化并且快速执行。面试官王工讲到了灰度发布如果我们的保险报价引擎在某个特定时期比如双十一活动流量会暴增你如何利用Kubernetes保证其高可用和性能小润龙喔流量暴增这就像保险产品秒杀Kubernetes在这方面太强大了。 首先是Horizontal Pod Autoscaler (HPA)它可以根据CPU利用率或者自定义指标比如请求QPS自动增加或减少Pod数量。报价引擎流量大了HPA就自动多拉起几个Pod来分担压力。 其次是资源限制与请求给每个Pod设置CPU和内存的request和limit防止某个Pod把整个Node资源吃光。 还有Pod Disruption Budget (PDB)可以确保在维护或升级时始终有足够数量的报价引擎Pod在运行保证服务不中断。 最后Node Autoscaling如果整个集群资源不够Kubernetes还能自动扩容Node节点提供更多计算资源。面试官王工最后一个问题我们正在尝试构建一个更智能的“Agentic RAG”系统用于处理复杂的保险理赔审核工作流比如需要参考多个异构系统数据、进行多轮判断。你认为Agentic RAG相比传统RAG核心优势在哪在实践中如何应对AI幻觉和确保结果的可解释性小润龙Agentic RAG这听起来就像给我们的AI客服配了一个“超级大脑”和“工具箱”传统RAG只是“查资料然后回答”而Agentic RAG则更像一个智能代理Agent它不仅能查资料还能根据查到的资料进行“思考”决定下一步该做什么。核心优势在于复杂工作流处理Agent可以根据不同的理赔情况自主决定是去查询历史保单还是去调用外部的核保系统API或者去问其他专家系统。它能像一个真人一样根据问题来规划执行路径这就是工具执行框架的应用。多轮交互与决策它可以在一个大的理赔流程中进行多轮的检索、思考、行动直到得出最终结论这比简单的问答要高级得多。扩展能力我们可以给Agent定义各种“工具”比如查询数据库的工具、调用第三方API的工具就像给它装备各种技能。至于AI幻觉和可解释性我的想法是强化检索质量确保向量数据库中的文档切片足够细致、去重Embedding模型选择要精准。Prompt工程在提示词中明确要求LLM只基于提供的上下文回答并要求它“思考过程”和“引用来源”这样即使有幻觉也能追溯。引入人类监督在关键决策点尤其是涉及到最终理赔金额时引入人工复核机制形成人机协作。多源交叉验证Agent在决策时可以要求它从不同的知识源检索信息并进行比对提高可信度。面试结果面试官王工小润龙非常感谢你的分享。从你的回答中我看到了你对基础技术的掌握以及对新技术的学习热情。特别是在AI和CI/CD结合业务场景的理解上你有一些自己的思考。虽然在一些细节和深度上还有提升空间但你的潜力和学习能力让我印象深刻。我们公司非常看重这种积极探索和解决实际问题的能力。回去等通知吧小润龙谢谢王工我一定会努力的 技术知识点详解1. CI/CD在保险科技中的核心价值与实践核心价值快速迭代与响应市场保险产品和服务需要快速更新以适应市场变化和监管要求。CI/CD通过自动化构建、测试和部署将交付周期从数周缩短到数小时甚至分钟使保险公司能更快地推出新产品或功能抢占市场先机。提升软件质量与稳定性自动化测试贯穿整个CI/CD流程能及早发现并修复缺陷减少生产环境的故障率。对于涉及资金和客户隐私的保险系统这至关重要。降低运营成本与风险减少了大量手动操作降低了人为错误节约了人力资源。同时快速回滚机制也降低了部署失败的风险。环境一致性通过Docker、Kubernetes等工具确保开发、测试、生产环境的一致性避免“环境差异”导致的bug。实践举例 (Jenkins Docker Kubernetes)一个典型的Java保险核心服务CI/CD流程代码提交Java开发人员将代码推送到GitLab/GitHub。Jenkins触发Webhook通知Jenkins触发预定义的Pipeline。代码拉取与构建Jenkins拉取代码执行Maven/Gradle构建生成Spring Boot Jar包。单元/集成测试运行自动化单元测试和集成测试。Docker镜像构建如果测试通过Jenkins根据Dockerfile构建Docker镜像包含Java应用和其运行环境。# Dockerfile 示例 FROM openjdk:17-jdk-slim VOLUME /tmp ARG JAR_FILEtarget/*.jar COPY ${JAR_FILE} app.jar ENTRYPOINT [java,-jar,/app.jar] EXPOSE 8080镜像推送将带有唯一标签如payment-service:1.0.1-b123的Docker镜像推送到Docker Registry。部署到测试环境Jenkins使用Helm或kubectl更新Kubernetes的Deployment YAML文件将测试环境的image标签更新为新构建的镜像实现自动化部署。端到端测试在测试环境进行自动化端到端测试。人工审批/灰度发布测试通过后触发到生产环境的部署。对于关键服务可先进行小流量灰度发布观察无异常后再全量发布。生产部署更新生产Kubernetes集群的Deployment配置使用最新的Docker镜像进行部署。2. RAG检索增强生成与向量数据库在保险智能问答中的应用RAG核心思想RAG旨在解决大型语言模型LLM的两个主要问题信息滞后性和“幻觉”Hallucination。它通过在生成答案之前从一个外部知识库中检索相关信息然后将这些信息作为上下文输入给LLM从而让LLM生成更准确、更及时、有据可循的回答。保险智能问答场景保险公司拥有海量的内部文档如产品条款、说明书理赔规则、流程指南历史合同、客户案例法律法规这些文档通常是非结构化的传统搜索难以高效找到语义相关的信息。RAG技术能够帮助保险代理人、客服人员甚至客户快速获得精准答案。技术实现流程文档加载 (Document Loading)从各种来源PDF、Word、网页、数据库加载保险文档。文档切分 (Text Splitting)将长文档切分成小块Chunks通常几百到一千个token以便于Embedding和检索。向量化 (Embedding)使用Embedding模型如OpenAI Embeddings, Ollama将每个文本块转换成高维向量。这些向量捕获了文本的语义信息。# 伪代码示例将文本转换为向量 (实际需调用Embedding API) from1 sentence_transformers import SentenceTransformer model SentenceTransformer(all-MiniLM-L6-v2) texts [保险产品条款A, 理赔流程说明B, 客户案例C] embeddings model.encode(texts) # embeddings 会是 numpy 数组每个文本对应一个向量 print(embeddings.shape) # e.g., (3, 384)向量存储 (Vector Database)将文本块及其对应的向量存储到向量数据库如Milvus, ChromaDB, Redis Stack。向量数据库专门用于高效地存储和检索高维向量。查询与检索 (Query Retrieval)当用户提问时将用户问题也向量化然后去向量数据库中进行“相似度搜索”找到语义上最接近的Top-K个文档块。增强生成 (Augmented Generation)将原始用户问题、检索到的Top-K文档块作为上下文一起输入给大语言模型LLM让LLM根据这些“证据”生成最终答案。# 伪代码示例RAG的查询和生成 def rag_query(user_question, vector_db, llm_model): question_embedding embedding_model.encode(user_question) retrieved_chunks vector_db.search_similar(question_embedding, k5) context .join([chunk.text for chunk in retrieved_chunks]) prompt f请根据以下信息回答问题信息{context}问题{user_question}回答response llm_model.generate(prompt) return response, retrieved_chunks # 返回答案和引用的来源 3. Agentic RAG与复杂工作流处理Agentic RAG是什么Agentic RAG是RAG的进化版它不仅仅是“检索生成”更引入了“Agent”智能代理的概念。一个Agent可以理解用户的意图自主规划执行步骤并利用一系列“工具”来完成任务。这些工具可以包括传统RAG的检索能力、调用外部API如保险公司的核心系统API、第三方征信API、执行代码等。Agentic RAG在保险理赔审核工作流中的应用考虑一个复杂的理赔审核场景用户提交理赔申请。Agent接收任务Agent首先会分析理赔类型和金额。工具调用与决策查询保单工具Agent可能会调用API去核心系统查询客户的保单信息、保险额度、免赔额等。RAG知识库工具查询内部知识库获取相关理赔条款和历史案例。外部API工具如果涉及欺诈风险可能调用外部征信或反欺诈系统API。风险评估工具根据收集到的信息Agent可能进行初步风险评估。多轮交互与状态管理Agent可能会进行多轮的工具调用和信息整合甚至在需要时向用户或内部专家提出进一步的问题。生成决策建议最终Agent生成一个包含所有证据、分析过程和理赔建议的报告供人工审核或自动执行。核心优势处理复杂性能够处理涉及多步骤、多数据源、多决策点的复杂业务流程。自动化程度高减少人工干预提高效率尤其适用于标准化程度较高的部分流程。可扩展性通过增加新的“工具”可以轻松扩展Agent的能力适应新的业务需求。可解释性优秀的Agent框架通常会记录其决策路径和工具调用过程有助于追溯和理解AI的判断。4. Spring AIJava应用集成LLM的利器Spring AI简介Spring AI是Spring框架生态中的一个新项目旨在简化Java开发者将大语言模型LLMs和生成式AI集成到他们的应用程序中。它提供了一套统一的API和抽象可以轻松对接各种AI模型如OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等和向量数据库。主要功能统一的API对不同LLM提供统一的ChatClient接口使得切换底层模型变得简单。RAG支持内置对RAG的支持方便集成向量数据库和执行检索增强生成。Embedding支持提供EmbeddingClient来生成文本Embedding。Prompt工程支持模板化Prompt方便管理和复用。工具调用 (Function Calling)支持LLM调用外部函数工具是实现Agentic RAG的基础。代码示例 (Spring AI RAG):假设我们有一个Spring Boot应用需要提供一个内部问答功能。// Spring Boot主应用类 SpringBootApplication public class InsuranceQAServiceApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(InsuranceQAServiceApplication.class, args); } }// 配置类假设使用Ollama作为LLM和Embedding模型 Configuration public class AiConfig { Value(${spring.ai.ollama.base-url}) private String ollamaBaseUrl; Bean public OllamaConnection ollamaConnection() { return new OllamaConnection(ollamaBaseUrl); } Bean public ChatClient ollamaChatClient(OllamaConnection ollamaConnection) { return new OllamaChatClient(ollamaConnection); } Bean public EmbeddingClient ollamaEmbeddingClient(OllamaConnection ollamaConnection) { return new OllamaEmbeddingClient(ollamaConnection); } // 可以配置其他向量存储例如 ChromaVectorStore Bean public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) { // 实际应用中这里会配置ChromaClient等来连接真正的向量数据库 // 这里只是一个简单的内存实现或模拟 return new SimpleVectorStore(embeddingClient); } }// 问答服务 Service public class InsuranceQAService { private final ChatClient chatClient; private final VectorStore vectorStore; // 假设文档已经加载并存储在vectorStore中 public InsuranceQAService(ChatClient chatClient, VectorStore vectorStore) { this.chatClient chatClient; this.vectorStore vectorStore; } public String askQuestionWithRAG(String question) { // 1. 检索相关文档 ListDocument relevantDocuments vectorStore.similaritySearch(question); // 2. 构建RAG的Prompt String context relevantDocuments.stream() .map(Document::getContent) .collect(Collectors.joining( )); PromptTemplate promptTemplate new PromptTemplate( 请根据以下信息回答问题。如果信息中没有答案请说“我无法从提供的资料中找到答案。” 信息 {context} 问题{question} ); MapString, Object modelParams new HashMap(); modelParams.put(context, context); modelParams.put(question, question); Prompt prompt promptTemplate.create(modelParams); // 3. 调用LLM生成答案 return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent(); } // 假设有方法来加载和存储文档到VectorStore public void loadDocument(String id, String content) { vectorStore.add(List.of(new Document(content, Map.of(id, id)))); } }SimpleVectorStore(简单模拟非实际生产用)// 一个非常简化的内存VectorStore实现用于示例生产环境请使用ChromaDBClient, MilvusClient等 import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore; import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingClient; import org.springframework.ai.document.Document; import java.util.List; import java.util.ArrayList; import java.util.Map; import java.util.Comparator; import java.util.stream.Collectors; public class SimpleVectorStore implements VectorStore { private final EmbeddingClient embeddingClient; private final ListDocument documents new ArrayList(); private final ListListDouble embeddings new ArrayList(); public SimpleVectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) { this.embeddingClient embeddingClient; } Override public void add(ListDocument documents) { for (Document document : documents) { this.documents.add(document); this.embeddings.add(embeddingClient.embed(document.getContent())); } } Override public ListDocument similaritySearch(String query) { ListDouble queryEmbedding embeddingClient.embed(query); // 计算余弦相似度简化实现 ListScoredDocument scoredDocuments new ArrayList(); for (int i 0; i this.embeddings.size(); i) { double score cosineSimilarity(queryEmbedding, this.embeddings.get(i)); scoredDocuments.add(new ScoredDocument(this.documents.get(i), score)); } // 按相似度降序排序取Top-K return scoredDocuments.stream() .sorted(Comparator.comparingDouble(ScoredDocument::getScore).reversed()) .limit(5) // 取最相似的5个 .map(ScoredDocument::getDocument) .collect(Collectors.toList()); } // 简单的余弦相似度计算 private double cosineSimilarity(ListDouble vec1, ListDouble vec2) { double dotProduct 0.0; double norm1 0.0; double norm2 0.0; for (int i 0; i vec1.size(); i) { dotProduct vec1.get(i) * vec2.get(i); norm1 Math.pow(vec1.get(i), 2); norm2 Math.pow(vec2.get(i), 2); } return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2)); } private static class ScoredDocument { private final Document document; private final double score; public ScoredDocument(Document document, double score) { this.document document; this.score score; } public Document getDocument() { return document; } public double getScore() { return score; } } }5. AI幻觉Hallucination及其缓解策略什么是AI幻觉AI幻觉是指大型语言模型LLM生成了听起来合理但实际上是虚假、不准确或捏造的信息。这通常发生在模型“编造”事实、错误地引用来源或在缺乏足够信息时“猜测”答案。在保险业务中幻觉可能导致严重后果例如提供错误的理赔建议或产品信息。缓解策略RAG (Retrieval Augmented Generation)这是最有效的缓解策略之一。通过强制LLM在回答前检索并参考外部真实数据大大减少了模型凭空编造的可能性。Prompt工程优化明确指令在Prompt中明确要求LLM“只根据提供的上下文信息回答问题”并指明“如果信息不足则明确表示不知道”。要求引用来源要求LLM在答案中引用其信息来源如文档ID、页码这能增加可追溯性。限制范围明确限制答案的范围和类型。高质量的检索数据确保向量数据库中的数据是准确、最新、无歧义的。对文档进行去重、清洗和标准化处理。高质量的Embedding模型选择一个能够准确捕捉文本语义的Embedding模型以确保检索到的文档真正相关。模型选择与微调选择在事实生成方面表现更好的基础模型。对于特定领域可以通过微调Fine-tuning来提高模型对领域知识的掌握。人工审查与反馈循环在关键应用中引入人工审核机制对AI生成的答案进行事实核查。将人工纠正的错误反馈回系统用于改进Prompt或重新训练模型。不确定性表达鼓励LLM在不确定时表达不确定性而不是编造答案。多源交叉验证 (Agentic RAG)让Agent在进行关键决策时从多个独立的数据源或工具中获取信息并进行比对以提高信息的可信度。 总结与建议本次面试涵盖了CI/CD和AI两大核心技术领域并深度结合了保险科技的业务场景。小润龙虽然在一些高级问题上表现出技术理解的深度不足但其积极的学习态度和解决问题的思路值得肯定。对于希望在互联网大厂发展的Java工程师以下几点建议至关重要夯实基础拓展广度扎实的Java基础是前提但仅仅如此不足以应对复杂业务。CI/CDJenkins, Docker, Kubernetes是现代软件交付的基石而AIRAG, Agentic RAG, Spring AI则是业务智能化的未来。深入理解原理与实践不仅要知道“是什么”更要理解“为什么”和“怎么做”。例如Kubernetes的各种部署策略、HPA/VPA的工作原理RAG从文档加载到向量化、检索、生成的全链路细节。结合业务场景思考技术是为业务服务的。将技术与具体的业务场景如保险理赔、智能客服、风险评估相结合能更好地展现你的技术价值和解决实际问题的能力。面试官更看重你能否将技术转化为实际的业务成果。持续学习拥抱变化技术发展日新月异特别是AI领域。保持对新技术的好奇心和学习热情积极尝试和实践是成为技术专家的必由之路。Spring AI等新框架的出现正在改变Java开发者与AI交互的方式及时掌握这些工具能让你走在前沿。提升沟通与表达能力清晰、有条理地阐述技术思想甚至用生动的比喻来解释复杂概念是加分项。希望这篇文章能帮助你在Java面试中脱颖而出特别是在CI/CD和AI日益重要的今天