Spring AI人工智能面试机器人相关实例

以下是与Spring AI人工智能面试机器人相关的实用案例，涵盖技术实现、功能设计及常见问题解决方案，按应用场景分类呈现：

技术集成案例

1. 调用Hugging Face模型库处理专业领域问题

2. 通过Spring Security添加面试会话身份验证

3. 结合WebSocket实现实时双向对话交互

4. 加载预训练BERT模型进行语义分析

5. 使用TensorFlow Serving部署自定义评分模型

6. 集成Redis缓存高频面试问题库

7. 配置Spring Batch处理批量候选人评估

8. 结合Elasticsearch实现面试答案语义检索

核心功能实现

1. 动态生成技术岗位编程测试题

2. 设计多轮次追问逻辑（追问深度3层）

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每个案例均需结合具体技术栈实现，例如使用Spring AI的ChatClient进行对话管理，或通过RestTemplate调用外部AI服务。实际开发中建议采用模块化设计，将不同功能拆分为独立Spring Boot Starter便于复用。

实现Spring Boot集成OpenAI API的基础

添加OpenAI官方依赖到Maven项目的pom.xml：

<dependency><groupId>com.theokanning.openai-gpt3-java</groupId><artifactId>service</artifactId><version>0.12.0</version>
</dependency>

配置application.yml中的API密钥：

openai:api-key: sk-your-api-key-here

创建配置类注入OpenAI服务：

@Configuration
public class OpenAIConfig {@Value("${openai.api-key}")private String apiKey;@Beanpublic OpenAiService openAiService() {return new OpenAiService(apiKey);}
}

基础问答交互实现

创建问答服务层：

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class ChatService {private final OpenAiService openAiService;public String getResponse(String prompt) {CompletionRequest request = CompletionRequest.builder().prompt(prompt).model("text-davinci-003").maxTokens(500).build();return openAiService.createCompletion(request).getChoices().get(0).getText();}
}

REST控制器示例：

@RestController
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("/api/chat")
public class ChatController {private final ChatService chatService;@PostMappingpublic ResponseEntity<String> chat(@RequestBody String prompt) {return ResponseEntity.ok(chatService.getResponse(prompt));}
}

典型应用场景实现

1. 知识问答

public String answerGeneralQuestion(String question) {String prompt = "回答以下问题：" + question;return getResponse(prompt);
}

2. 代码生成

public String generateCode(String requirement) {String prompt = "用Java实现：" + requirement;return getResponse(prompt);
}

3. 文本摘要

public String summarizeText(String longText) {String prompt = "用中文总结这段文字：" + longText;return getResponse(prompt);
}

4. 语言翻译

public String translateText(String text, String targetLanguage) {String prompt = "将以下内容翻译成" + targetLanguage + "：" + text;return getResponse(prompt);
}

5. 情感分析

public String analyzeSentiment(String text) {String prompt = "分析这段文字的情感倾向：" + text;return getResponse(prompt);
}

6. 实体识别

public String identifyEntities(String text) {String prompt = "从文本中识别实体：" + text;return getResponse(prompt);
}

7. 内容改写

public String rewriteContent(String original) {String prompt = "用不同方式表达：" + original;return getResponse(prompt);
}

8. 对联生成

public String generateCouplet(String firstLine) {String prompt = "为上联\"" + firstLine + "\"创作下联";return getResponse(prompt);
}

9. 诗歌创作

public String composePoem(String theme) {String prompt = "以" + theme + "为主题创作一首七言绝句";return getResponse(prompt);
}

10. 产品描述生成

public String generateProductDesc(String productName) {String prompt = "为" + productName + "撰写吸引人的产品描述";return getResponse(prompt);
}

11. 邮件撰写

public String draftEmail(String context) {String prompt = "根据以下情况撰写专业邮件：" + context;return getResponse(prompt);
}

12. 对话模拟

public String simulateConversation(String scenario) {String prompt = "模拟" + scenario + "的对话";return getResponse(prompt);
}

13. 学习辅导

public String explainConcept(String concept) {String prompt = "用简单易懂的方式解释" + concept;return getResponse(prompt);
}

14. 面试问题生成

public String generateInterviewQuestions(String position) {String prompt = "为" + position + "岗位生成10个面试问题";return getResponse(prompt);
}

15. 简历建议

public String getResumeAdvice(String resumePart) {String prompt = "对以下简历内容提出改进建议：" + resumePart;return getResponse(prompt);
}

16. 商业计划书

public String generateBusinessPlan(String idea) {String prompt = "为" + idea + "撰写商业计划大纲";return getResponse(prompt);
}

17. 法律咨询

public String getLegalAdvice(String situation) {String prompt = "针对以下情况提供基本法律建议：" + situation;return getResponse(prompt);
}

18. 医疗建议

public String getHealthAdvice(String symptoms) {String prompt = "根据这些症状给出初步建议：" + symptoms;return getResponse(prompt);
}

19. 旅行规划

public String planTrip(String destination) {String prompt = "为" + destination + "设计3天旅行计划";return getResponse(prompt);
}

20. 菜谱生成

public String generateRecipe(String ingredients) {String prompt = "用" + ingredients + "设计一道菜的做法";return getResponse(prompt);
}

21. 健身计划

public String createWorkoutPlan(String goal) {String prompt = "为" + goal + "制定一周健身计划";return getResponse(prompt);
}

22. 育儿建议

public String getParentingTip(String ageGroup) {String prompt = "为" + ageGroup + "孩子的父母提供建议";return getResponse(prompt);
}

23. 投资建议

public String getInvestmentAdvice(String profile) {String prompt = "根据" + profile + "提供投资策略";return getResponse(prompt);
}

24. 心理辅导

public String getCounseling(String feeling) {String prompt = "对感到" + feeling + "的人说些鼓励的话";return getResponse(prompt);
}

25. 学术论文辅助

public String refineThesis(String topic) {String prompt = "改进以下论文主题：" + topic;return getResponse(prompt);
}

26. 小说创作

public String writeStory(String plot) {String prompt = "根据这个情节发展故事：" + plot;return getResponse(prompt);
}

27. 广告文案

public String createAdCopy(String product) {String prompt = "为" + product + "创作吸引人的广告语";return getResponse(prompt);
}

28. 品牌命名

public String suggestBrandNames(String concept) {String prompt = "为" + concept + "建议5个品牌名称";return getResponse(prompt);
}

29. 数据分析解释

public String interpretData(String data) {String prompt = "解释这些数据的含义：" + data;return getResponse(prompt);
}

30. 技术文档生成

public String generateTechDoc(String apiSpec) {String prompt = "为以下API规范生成文档：" + apiSpec;return getResponse(prompt);
}

高级功能实现

聊天历史上下文保持

public class ChatSession {private List<String> history = new ArrayList<>();public String chatWithContext(String newMessage) {history.add("用户：" + newMessage);String context = String.join("\n", history);String response = getResponse(context + "\n助手："