Spring AI人工智能面試機器人相關實例

以下是與Spring AI人工智能面試機器人相關的實用案例，涵蓋技術實現、功能設計及常見問題解決方案，按應用場景分類呈現：

技術集成案例

1. 調用Hugging Face模型庫處理專業領域問題

2. 通過Spring Security添加面試會話身份驗證

3. 結合WebSocket實現實時雙向對話交互

4. 加載預訓練BERT模型進行語義分析

5. 使用TensorFlow Serving部署自定義評分模型

6. 集成Redis緩存高頻面試問題庫

7. 配置Spring Batch處理批量候選人評估

8. 結合Elasticsearch實現面試答案語義檢索

核心功能實現

1. 動態生成技術崗位編程測試題

2. 設計多輪次追問邏輯（追問深度3層）

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每個案例均需結合具體技術棧實現，例如使用Spring AI的ChatClient進行對話管理，或通過RestTemplate調用外部AI服務。實際開發中建議采用模塊化設計，將不同功能拆分為獨立Spring Boot Starter便于復用。

實現Spring Boot集成OpenAI API的基礎

添加OpenAI官方依賴到Maven項目的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密鑰：

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

創建配置類注入OpenAI服務：

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

基礎問答交互實現

創建問答服務層：

@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));}
}

典型應用場景實現

1. 知識問答

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

2. 代碼生成

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

3. 文本摘要

public String summarizeText(String longText) {String prompt = "用中文總結這段文字：" + longText;return getResponse(prompt);
}

4. 語言翻譯

public String translateText(String text, String targetLanguage) {String prompt = "將以下內容翻譯成" + targetLanguage + "：" + text;return getResponse(prompt);
}

5. 情感分析

public String analyzeSentiment(String text) {String prompt = "分析這段文字的情感傾向：" + text;return getResponse(prompt);
}

6. 實體識別

public String identifyEntities(String text) {String prompt = "從文本中識別實體：" + text;return getResponse(prompt);
}

7. 內容改寫

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

8. 對聯生成

public String generateCouplet(String firstLine) {String prompt = "為上聯\"" + firstLine + "\"創作下聯";return getResponse(prompt);
}

9. 詩歌創作

public String composePoem(String theme) {String prompt = "以" + theme + "為主題創作一首七言絕句";return getResponse(prompt);
}

10. 產品描述生成

public String generateProductDesc(String productName) {String prompt = "為" + productName + "撰寫吸引人的產品描述";return getResponse(prompt);
}

11. 郵件撰寫

public String draftEmail(String context) {String prompt = "根據以下情況撰寫專業郵件：" + context;return getResponse(prompt);
}

12. 對話模擬

public String simulateConversation(String scenario) {String prompt = "模擬" + scenario + "的對話";return getResponse(prompt);
}

13. 學習輔導

public String explainConcept(String concept) {String prompt = "用簡單易懂的方式解釋" + concept;return getResponse(prompt);
}

14. 面試問題生成

public String generateInterviewQuestions(String position) {String prompt = "為" + position + "崗位生成10個面試問題";return getResponse(prompt);
}

15. 簡歷建議

public String getResumeAdvice(String resumePart) {String prompt = "對以下簡歷內容提出改進建議：" + resumePart;return getResponse(prompt);
}

16. 商業計劃書

public String generateBusinessPlan(String idea) {String prompt = "為" + idea + "撰寫商業計劃大綱";return getResponse(prompt);
}

17. 法律咨詢

public String getLegalAdvice(String situation) {String prompt = "針對以下情況提供基本法律建議：" + situation;return getResponse(prompt);
}

18. 醫療建議

public String getHealthAdvice(String symptoms) {String prompt = "根據這些癥狀給出初步建議：" + symptoms;return getResponse(prompt);
}

19. 旅行規劃

public String planTrip(String destination) {String prompt = "為" + destination + "設計3天旅行計劃";return getResponse(prompt);
}

20. 菜譜生成

public String generateRecipe(String ingredients) {String prompt = "用" + ingredients + "設計一道菜的做法";return getResponse(prompt);
}

21. 健身計劃

public String createWorkoutPlan(String goal) {String prompt = "為" + goal + "制定一周健身計劃";return getResponse(prompt);
}

22. 育兒建議

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

23. 投資建議

public String getInvestmentAdvice(String profile) {String prompt = "根據" + profile + "提供投資策略";return getResponse(prompt);
}

24. 心理輔導

public String getCounseling(String feeling) {String prompt = "對感到" + feeling + "的人說些鼓勵的話";return getResponse(prompt);
}

25. 學術論文輔助

public String refineThesis(String topic) {String prompt = "改進以下論文主題：" + topic;return getResponse(prompt);
}

26. 小說創作

public String writeStory(String plot) {String prompt = "根據這個情節發展故事：" + plot;return getResponse(prompt);
}

27. 廣告文案

public String createAdCopy(String product) {String prompt = "為" + product + "創作吸引人的廣告語";return getResponse(prompt);
}

28. 品牌命名

public String suggestBrandNames(String concept) {String prompt = "為" + concept + "建議5個品牌名稱";return getResponse(prompt);
}

29. 數據分析解釋

public String interpretData(String data) {String prompt = "解釋這些數據的含義：" + data;return getResponse(prompt);
}

30. 技術文檔生成

public String generateTechDoc(String apiSpec) {String prompt = "為以下API規范生成文檔：" + apiSpec;return getResponse(prompt);
}

高級功能實現

聊天歷史上下文保持

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