互联网大厂Java求职面试：AI与大模型集成的云原生架构设计

引言

在现代互联网企业中，AI与大模型技术的应用已经成为不可或缺的一部分。特别是在短视频平台、电商平台和金融科技等领域，如何高效地将大模型集成到现有的云原生架构中是一个巨大的挑战。本文通过一场模拟面试，展示如何应对这些技术难题。

面试场景

第一轮提问：AI与大模型基础

面试官：郑薪苦，假设你在一家短视频平台工作，需要实现一个基于内容特征的智能推荐引擎，你会如何设计？

郑薪苦：这不就是用Spring AI搞个推荐系统嘛！首先得有个强大的Embedding模型把视频特征提取出来，然后用向量数据库存储这些特征，最后通过相似度计算给用户推荐最匹配的内容。不过说到特征提取，我倒是觉得这跟熬中药有点像，火候和配方不对，出来的效果就差强人意。

面试官：不错，那你能说说具体会用什么Embedding模型吗？

郑薪苦：当然，我会选择PGVector，它不仅支持高维向量，还能很好地进行分布式检索。至于冷启动问题嘛，就像新来的实习生一样，刚开始总是摸不着头脑，但我们可以用一些预训练模型先顶上。

面试官：很好，那我们继续。

第二轮提问：云原生架构设计

面试官：在云原生环境下，如何保证AI推理服务的高可用性和弹性扩展？

郑薪苦：哈哈，这个问题就像是问怎么让一群猴子在树上保持平衡！简单来说，我们需要用Kubernetes来做容器编排，再结合Istio服务网格来管理流量。这样即使某个节点挂了，也能迅速切换到其他健康的实例。

面试官：那如果遇到突发流量怎么办？

郑薪苦：这个嘛，就像突然下大雨，你得提前准备好雨伞。我们可以通过Helm Chart配置自动扩缩容策略，利用HPA（Horizontal Pod Autoscaler）动态调整Pod数量，保证系统稳定。

面试官：明白了，最后一个技术点。

第三轮提问：低代码开发

面试官：假设我们需要为业务方提供一个低代码平台来快速构建应用，你会如何设计？

郑薪苦：这可是我的拿手好戏啊！首先得有个强大的元数据模型，让业务人员可以拖拽组件生成表单。然后，通过Flowable这样的工作流引擎来处理复杂的业务逻辑。最后别忘了加上权限控制，不然业务方一不小心就把系统玩崩了。

面试官：听起来不错，那如何确保系统的灵活性和可维护性呢？

郑薪苦：这就像是养宠物，你得定期清理它的窝，不然就会臭气熏天。所以我们需要引入GitOps来管理代码版本，再结合CI/CD流水线自动化部署，确保每次更新都能平滑过渡。

面试官：非常感谢你的回答，我们会尽快通知你结果。

技术详解

Embedding模型与向量数据库

Embedding模型是将非结构化数据（如文本、图像）转换成固定长度向量的关键工具。常见的Embedding模型有BERT、RoBERTa等。向量数据库则用于存储和检索这些高维向量，例如Milvus、PGVector。

// 示例代码：使用PGVector进行向量检索
public List<Video> getRecommendations(String userId) {Vector userVector = getUserVector(userId);return pgVectorClient.searchSimilar(userVector, "videos", 10);
}

Kubernetes与Istio

Kubernetes负责容器编排，而Istio则专注于服务网格的流量管理。两者结合可以有效提升系统的弹性和可观测性。

# 示例配置：Kubernetes Deployment
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: ai-inference-service
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: ai-inferencetemplate:metadata:labels:app: ai-inferencespec:containers:- name: ai-inferenceimage: ai-inference:latestports:- containerPort: 8080

低代码平台设计

低代码平台的核心是元数据驱动开发，通过可视化界面让用户快速构建应用。

// 示例代码：动态表单生成
public Form generateForm(Metadata metadata) {Form form = new Form();for (Field field : metadata.getFields()) {form.addField(createFormField(field));}return form;
}