AI 全渠道客户服务中心项目

最近部分小伙伴说Java 卷不动了，面临失业，被裁风险，面试问及AI，Deepseek,面试题和项目场景不在少数。部分程序员可能会思考，AI赛道就好进吗？你又不写算法搞科研，只是让项目集成AI让他集成大模型更加智能化这有何难呢？

今年各位大佬已经归位，重点强调AI时代即将到来，Java将重新主导AI应用领域，准备突击新的赛道让简历和面试在竞争者中脱颖而出的小伙伴，可参看这里给大家优化的一份 AI Agent 智能体平台项目。

项目描述

AI Cloud全渠道客户服务中心是一个基于Java的AI微服务大型平台，日均10万+API调用服务。该项目集成了先进的人工智能技术，通过大模型应用、呼叫中心、在线客服机器人、呼入机器人、人工在线客服以及工单系统，实现了多渠道覆盖和多场景应用的智能化服务等几十种解决方案。它不仅提升了服务效率和协同工作效率，还通过一呼即应的AI语音服务和稳定的功能，为企业提供高性价比的客服体验，从而推动企业服务的创新和升级。

所用技术

框架：Spring Boot、Spring Cloud Alibaba
数据库：MySQL、ShardingSphere
缓存：Redis
消息队列：Kafka
安全：Spring Security、JWT
AI框架：Spring AI，Spring AI Alibaba，DeepSeek
监控与网关：Higress
存储：MinIO

项目亮点

高性能架构：
- 使用Higress作为API网关，支持高性能和丰富的功能特性。采用多级缓存架构，将API查询延迟控制在100ms以内
- 通过ShardingSphere实现数据库的分库分表，提升数据处理能力。解决了亿级消息数据存储问题
- 使用MinIO作为对象存储，优化文件存储和访问效率。支持PB级文档存储，100+种格式在线预览。
AI能力集成：
- 集成Spring AI,Spring AI Alibaba框架，支持对话、绘图等AI功能。并完善处理AI模型故障转移，准确率90%以上
- 提供了Model、Prompt、RAG、Tools等AI应用开发所需的必备能力，支持从低层次的提示词模板到高层次的智能体和对话记忆等功能。提供多轮对话和用户历史数据管理，提升用户体验。
优化策略：
- 缓存优化：引入Redis缓存热点数据，减少数据库压力。缓存命中率90%以上。
- 异步处理：集成Kafka实现异步消息处理，提升系统吞吐量。提高系统可用性达99.99%
- 限流与熔断：通过Higress设置合理的限流规则，并启用熔断器模式，确保高并发场景下的稳定性。
用户体验：
- 提供社区讨论、评论和点赞功能，增强用户互动。并加入AI评论审核等功能，提升用户体验。
- 基于Spring AI Alibaba和通义大模型，通过RAG能力和向量数据库优化查询效率，并通过Higress插件实现服务的高可用性和安全性。最终，该项目在开源官网的流量提升了20%，人工答疑成本降低了20%，准确率达到了90%以上

项目难点

高并发请求处理：
- 采用多级缓存(本地缓存+Redis集群)架构，将高频请求延迟控制在200ms以内
- 设计了分布式锁+消息队列的架构，实现消息会话峰值1000+TPS的稳定处理
- 使用分库分表技术，解决了亿级消息数据存储问题（视情况写）
数据一致性：
- 分布式架构下如何保证数据一致性是一个关键问题。
- 解决方案：使用ShardingSphere的分布式事务和Canal监控MySQL的Binlog，确保数据的实时同步和一致性。
- 并且加入补偿机制处理分布式事务异常，确保数据最终一致性
AI模型调用优化：
- 如何在保证AI功能的同时，降低模型调用成本和延迟。
- 解决方案：通过Spring AI的全局参数和增强函数调用能力，优化数据库操作和模型调用流程。并加入异步消息处理缓存热点，优化资源池，响应时间控制在100ms内。

场景题及答案

1. 场景题：高并发场景下的性能优化

问题：
在AI Cloud项目中，当面临高并发请求时，系统可能会出现响应延迟和资源瓶颈。请描述一下你是如何优化系统的性能以应对这种情况的？

答案：
在AI Cloud项目中，我们采取了以下策略来优化高并发场景下的性能：

使用Higress网关：通过Higress的负载均衡和限流功能，合理分配请求到不同的服务实例，避免单点过载。同时，启用熔断器模式，当某个服务出现故障时，自动切换到备用服务，确保系统的高可用性。

yaml

apiVersion: gateway.higress.io/v1
kind: RateLimit
metadata:
  name: ai-cloud-rate-limit
spec:
  rules:
    - match:
        path: /api/*
      limit:
        requestsPerSecond: 100

异步消息处理：集成Kafka实现异步消息队列，将非实时性任务（如日志记录、通知推送等）放入队列中异步处理，减少主线程的负担，提升系统吞吐量。
缓存优化：引入Redis缓存热点数据，如用户信息、常见查询结果等，减少对数据库的直接访问，降低数据库压力，提升响应速度。
数据库分库分表：使用ShardingSphere对数据库进行分库分表操作，将数据分散到多个数据库和表中，提升数据读写性能。
资源池化：对数据库连接、线程等资源进行池化管理，减少资源创建和销毁的开销，提升资源利用率。

通过以上优化措施，系统在高并发场景下的响应时间显著降低，资源利用率大幅提升。

2. 场景题：AI模型调用的优化

问题：当第三方API？
在AI Cloud项目中，AI模型的调用是性能瓶颈之一。你是如何优化AI模型调用的性能，同时保证调用的准确性和效率的？

答案：
为了优化AI模型调用的性能，我们采取了以下策略：

缓存机制：对于高频且重复的查询请求，我们使用Redis缓存模型的调用结果。如果缓存中存在相同请求的结果，则直接返回缓存数据，避免重复调用模型。
模型预热：在系统启动时，对常用模型进行预加载和预热，确保模型在首次调用时能够快速响应。
异步调用：对于一些非实时性要求的模型调用，我们采用异步方式处理。将请求放入队列，由后台线程池逐步处理，减少对主线程的阻塞。
负载均衡：通过Higress网关对AI模型服务进行负载均衡，将请求分发到多个模型服务实例，提升模型调用的整体性能。
优化提示词：在调用AI模型时，我们对提示词进行优化，减少不必要的信息，提高模型的响应速度。

通过这些优化措施，AI模型的调用性能得到了显著提升，同时保证了调用的准确性和效率。

3. 场景题：分布式事务一致性

问题：
在AI Cloud项目中，由于采用了分库分表的架构，分布式事务的一致性是一个关键问题。你是如何解决分布式事务一致性问题的？

答案：
为了保证分布式事务的一致性，我们采取了以下措施：

使用ShardingSphere的分布式事务：ShardingSphere提供了两阶段提交、补偿事务（TCC）和本地消息表等多种分布式事务解决方案。我们根据业务场景选择了合适的事务模式，确保数据在多个分片之间的同步和一致性。
Canal监控MySQL Binlog：通过Canal监控MySQL的Binlog日志，实时捕获数据库的变更操作，并将这些变更同步到其他分片或服务中，确保数据的最终一致性。
本地消息表：在一些业务场景中，我们使用本地消息表的方式实现分布式事务。通过在本地数据库中记录消息状态，确保消息的可靠传递和事务的完整性。
重试机制：在分布式事务中，我们引入了重试机制。如果某个事务在某个分片中失败，系统会自动重试，确保事务的最终成功。

通过这些措施，我们有效地解决了分布式事务一致性问题，确保了数据的完整性和准确性。

4. 场景题：AI模型的故障转移

问题：
在AI Cloud项目中，如果某个AI模型服务出现故障，你是如何实现故障转移，确保系统的可用性的？

答案：
为了确保AI模型服务的高可用性，我们实现了以下故障转移机制：

Higress网关的熔断器模式：通过Higress网关的熔断器模式，当某个AI模型服务出现故障时，自动切换到备用服务实例。
多实例部署：我们将AI模型服务部署在多个实例上，通过负载均衡将请求分发到不同的实例，确保即使某个实例出现故障，其他实例仍能正常响应。
健康检查：定期对AI模型服务进行健康检查，如果发现某个服务实例不可用，立即从负载均衡池中移除，并启动新的实例。
降级策略：在某些情况下，如果AI模型服务完全不可用，我们采用降级策略，返回预定义的默认结果或提示用户稍后再试。

通过这些措施，我们确保了AI模型服务的高可用性，即使在部分服务故障的情况下，系统仍能正常运行。

5. 场景题：社区功能的性能优化

问题：
在AI Cloud项目中，社区讨论、评论和点赞功能是用户交互的重要部分。这些功能可能会对数据库造成较大压力，你是如何优化这些功能的性能的？

答案：
为了优化社区功能的性能，我们采取了以下措施：

缓存热点数据：对于热门帖子、评论和点赞数据，我们使用Redis缓存这些热点数据，减少对数据库的直接访问。
异步处理：将评论和点赞操作放入消息队列（如Kafka），由后台线程池异步处理。这样可以减少对主线程的阻塞，提升用户体验。
分页查询优化：对于帖子和评论的分页查询，我们优化了SQL语句，避免全表扫描，同时使用索引加速查询。
读写分离：通过ShardingSphere实现数据库的读写分离，将查询操作和写入操作分别路由到不同的数据库实例，提升数据库的读写性能。
限流策略：通过Higress网关对社区功能的接口设置限流策略，避免短时间内大量请求对数据库造成过大压力。

通过这些优化措施，社区功能的性能得到了显著提升，用户体验也得到了改善。

通过对AI Cloud项目的优化，系统在高并发场景下的稳定性显著提升，响应速度大幅加快，用户体验得到极大改善

6. 场景题：Spring AI 接入最新Deepseek满血版

问题：
在AI Cloud项目中，Spring AI 如何接入最新Deepseek满血版？用户问问题每次都是新的一次对话，无法做到多轮次，如何解决对话记忆多轮追问的问题。

答案：
硅基流动满血版ds密钥参看AI大模型Deepseek

在application.properties添加如下配置：

yaml

spring.ai.openai.base-url=https://api.siliconflow.cn/
spring.ai.openai.api-key=你自己的密钥
spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-ai/DeepSeek-V3
logging.level.org.springframework.ai.chat.client.advisor=DEBUG

pom.xml添加openai starter，因为接口是兼容openai api规范的。

yaml

<dependency>
			<groupId>org.springframework.ai</groupId>
			<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>

新建Config配置类，设置智能体的人设。

java

@Configuration
class Config {
    @Bean
    ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
        return builder.defaultSystem("你是一个智能机器人,你的名字叫 Spring AI智能机器人").build();

    }
}

新建ChatbotController类,因为需要流式传输，后端需要支持流式响应，前端要能逐步接收并显示数据。可能需要使用Server-Sent Events（SSE）或者WebSocket。不过考虑到简单性，SSE可能更容易在Spring中实现，因为它是基于HTTP的，不需要额外的协议。

java

@RestController
@CrossOrigin("*")
@Slf4j
public class ChatbotController {
   
    private final ChatClient chatClient;

    public ChatbotController(ChatClient chatClient {
        this.chatClient = chatClient;
    }

    @PostMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestBody ChatRequest request) {
        //用户id
        String userId = request.userId();

        return chatClient.prompt(request.message())
                .stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())
                //问题回答结速标识,以便前端消息展示处理
                .concatWithValues(ServerSentEvent.builder("[DONE]").build())
                .onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));
    }

    record ChatRequest(String userId, String message) {

    }
}

使用标准 ServerSentEvent 构建响应
增加结束标识 [DONE] 事件
支持事件类型区分（message/error）

接口测试

java

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"userId":"testuserid", "message":"你好"}' http://localhost:8080/chat/stream 
event:message
data:你好
event:message
data:！
event:message
data:我是  ...............................................

前端调用

npm create vite@latest

实际效果：

对话记忆(多轮对话)

到目前为止对话实现，其实存在一个大问题，用户问问题每次都是新的一次对话，无法做到多轮次，就是常说的对话记忆，如下图所示问题所在：

如上图所示，大模型两次回复是独立的，没有形成对话记忆，要实现这个功能，Spring AI提供了Advisors API，MessageChatMemoryAdvisor主要实现对话记忆，本文基于内存的方式，首先Config类新增内存记忆的Bean。

java

@Configuration
class Config {

    @Bean
    ChatClient chatClient(ChatClient.Builder builder) {
        return builder.defaultSystem("你是一个智能机器人,你的名字叫 Spring AI智能机器人").build();
    }

    @Bean
    InMemoryChatMemory inMemoryChatMemory() {
        return new InMemoryChatMemory();
    }

}

对话接口修改如下：

java

@PostMapping(value = "/chat/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestBody ChatRequest request) {
        //用户id
        String userId = request.userId();

        return chatClient.prompt(request.message())
                .advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(inMemoryChatMemory, userId, 10), new SimpleLoggerAdvisor())
                .stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())
                //问题回答结速标识,以便前端消息展示处理
                .concatWithValues(ServerSentEvent.builder("[DONE]").build())
                .onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));
    }

核心代码分析：

new MessageChatMemoryAdvisor(inMemoryChatMemory, userId, 10)

负责管理聊天历史记录（ChatMemory），并提供某种策略或建议（Advisor）来优化聊天记忆的使用。

**ChatMemory**：通常用于存储聊天历史记录，可能包括消息内容、时间戳、用户ID等。
**Advisor**：可能表示这个类会根据某些规则或策略来处理聊天记忆，例如清理旧消息、优化存储、提供上下文等。

构造函数接收三个参数：

**inMemoryChatMemory**：
- 这是一个对象，是某种内存中的聊天历史存储（InMemoryChatMemory）。它可能是一个数据结构（如数组、列表或哈希表），用于存储当前会话的聊天记录。
- 这个参数可能是 MessageChatMemoryAdvisor 的主要依赖，用于读取和操作聊天历史。
**userId**：
- 这是一个用户标识符，用于区分不同的用户会话。
- 在多用户场景下，userId 是必要的，以确保每个用户的聊天历史被正确隔离和管理。
**10**：
- 这个参数是一个配置值，例如：
  - 限制聊天历史的长度：只保留最近的 10 条消息。
  - 设置某种阈值：例如清理旧消息的频率或触发条件。
  - 其他配置：例如内存大小限制、优先级等。

对话添加一个上下文记忆增强，每个用户数据是隔离的，10表示历史对话数据最多取10条，每次向大模型发送消息，实际上会把用户前面的问题一起组装到Prompt中。

修改后实现的支持对话记忆的功能：

这样就实现了上下文记忆。

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AI 全渠道客户服务中心项目

项目描述

所用技术

项目亮点

项目难点

场景题及答案

1. 场景题：高并发场景下的性能优化

2. 场景题：AI模型调用的优化

3. 场景题：分布式事务一致性

4. 场景题：AI模型的故障转移

5. 场景题：社区功能的性能优化

6. 场景题：Spring AI 接入最新Deepseek满血版

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