推荐一个基于 Spring Boot 4.0 + Java 21 + Spring AI 2.0 的大模型项目！

项目介绍

这是一个基于 Spring Boot 4.0 + Java 21 + Spring AI 2.0 的 AI 智能面试辅助平台。系统提供三大核心功能：

智能简历分析：上传简历后，AI 自动进行多维度评分并给出改进建议
模拟面试系统：基于简历内容生成个性化面试题，支持实时问答和答案评估
RAG 知识库问答：上传技术文档构建私有知识库，支持向量检索增强的智能问答

效果展示

项目地址：

Github：github.com/Snailclimb/…
Gitee：gitee.com/SnailClimb/…

完整代码完全免费开源，没有 Pro 版本或者付费版！

系统架构

提示：架构图采用 draw.io 绘制，导出为 svg 格式，在 Dark 模式下的显示效果会有问题。

系统采用前后端分离架构，整体分为三层：前端展示层、后端服务层、数据存储层。

系统架构

后端层：

REST Controllers：统一的 API 入口，处理 HTTP 请求
业务服务层：
- Resume Service：简历上传、解析、AI 分析
  - Interview Service：面试会话管理、问题生成、答案评估
  - Knowledge Service：知识库上传、文本分块、向量化
  - RAG Chat Service：检索增强生成，流式问答
异步处理层：基于 Redis Stream 的消费者，异步处理耗时的 AI 任务（如简历分析、向量化、面试评估）
AI 集成层：Spring AI + DashScope（通义千问）。统一的 LLM 调用接口，支持对话生成和文本向量化。

数据存储层：

PostgreSQL + pgvector：
- 关系数据：简历、面试记录、知识库元数据
- 向量检索：存储文档向量，支持相似度搜索
Redis：
- 会话缓存：面试会话状态
- 消息队列：Redis Stream 实现异步任务队列
RustFS/MinIO (S3)：原始文件（简历 PDF、知识库文档）

异步处理流程：

简历分析、知识库向量化和面试报告生成采用 Redis Stream 异步处理，这里以简历分析和知识库向量化为例介绍一下整体流程：

上传请求 → 保存文件 → 发送消息到 Stream → 立即返回
                              ↓
                      Consumer 消费消息
                              ↓
                    执行分析/向量化任务
                              ↓
                      更新数据库状态
                              ↓
                   前端轮询获取最新状态

状态流转： PENDING → PROCESSING → COMPLETED / FAILED

知识库问答处理流程：

知识库问答 → 问题向量化 → pgvector 相似度搜索 → 检索相关文档
                                                      ↓
                                构建 Prompt → LLM 生成回答 → SSE 流式返回

简历写法

如何将《SpringAI 智能面试平台+RAG知识库》实战项目写进简历？ 我一共提供了五大方向版本任选，精准匹配岗位需求：

后端方向：提供“架构与分布式能力侧重”、“AI 应用与响应式编程侧重”、“工程化与基础设施侧重”三个版本，无论你面试的是后端、大模型应用还是架构岗位，都能找到最合适的切入点。
测试/测开方向：专门设计了“单元测试与 TDD”以及“功能/异常场景覆盖”两个版本，突出测试工程师在 AI 质量保障中的核心竞争力。

《SpringAI 智能面试平台+RAG知识库》简历写法

每一条描述都紧扣项目真实逻辑，严格遵守项目介绍规范。不仅教你怎么写，更教你怎么补，例如针对本项目未涉及的“用户认证与鉴权”给出补充建议，教你如何基于 SpringSecurity/Sa-Token 包装主流的认证授权方案。

并且，我还补充了面试官可深挖的技术难点（如Redis Stream vs 传统消息队列**、**分布式限流的实现细节）以及项目难点与解决方案模板。

教程概览

带大家看看我写的配套教程，用心程度一切都在文字中！整个项目教程，我手绘了几十张技术配图帮助理解。

例如，RAG 面试题总结这篇，耗时一周终于完成了第一版，一共 3.4 万字，包含 35 道高频 RAG 面试题，光校对都进行了三次。而且，这还只是第一版，后续还会继续完善优化！

RAG 面试题

这篇是对应的 RAG 知识库详细开发思路的介绍。

RAG 知识库详细开发思路

不仅教你“如何写出代码”，更教你“为什么这么设计”以及“在企业真实场景中如何应对复杂挑战”。

配套教程内容安排

这个项目当前实现的功能比较简单，学习门槛极低，但涉及到的知识点比较丰富。通过保姆级教程，我们将从零构建一个融合了 LLM 集成、RAG（检索增强生成）、向量数据库、分布式限流及异步处理的完整后端架构。

无论你是想学习 Spring AI 的前沿应用，还是需要一个高含金量的简历项目，本项目都将为你提供从基建搭建、业务攻坚到面试话术复盘的全方位指导。

配套项目教程需要付费（后文/文末有加入方法），但请大家理解，主要是想覆盖一些时间成本。而且，收费和提供的服务相比绝对是超级良心了。这辈子不可能干割韭菜的事！

内容安排如下（更新进度已过大半）：

环境搭建

本地搭建 PostgreSQL + PGvector 向量数据库
Spring Boot + RustFS 构建高性能 S3 兼容的对象存储服务
⭐大模型 API 申请和 Ollama 部署本地模型
环境搭建终章与项目启动

核心功能开发

简历上传、多格式内容提取与解析
⭐Spring AI 与大模型集成
⭐Spring AI + pgvector 实现 RAG 知识库问答
手把手教你写出生产级结构化 Prompt
AI 模拟面试功能
基于 iText 8 实现 PDF 报告导出
基于 SSE（Server-Sent Events）的打字机效果输出
Docker Compose 一键部署

进阶优化

统一异常处理与业务错误码设计
MapStruct 实体映射最佳实践
基于 Redis Stream 的异步任务处理实现
Spring Boot 4.0 升级指南
Docker Compose 一键部署

面试

⭐简历编写与项目经历深度包装指南
面试官问“这个项目哪里来的”时，如何回答？
⭐Spring AI 面试问题挖掘
⭐知识库 RAG 面试问题挖掘
Redis 面试问题挖掘
文件上传和PDF到处面试问题挖掘

加入学习

如果你想学习这个项目，或者希望把它作为个人项目经历 / 毕设选题，我也整理了一套相对细致的教程：从基础设施搭建、核心业务实现，到最后如何在面试中讲清楚思路与亮点，尽量把容易卡住的地方讲透。

如果你确实需要更系统的辅导，可以点这里了解详情（教程为付费内容，主要是想覆盖一些时间成本，望理解，感谢支持）：《SpringAI 智能面试平台+RAG 知识库》。

技术栈概览

后端技术

技术	版本	说明
Spring Boot	4.0	应用框架
Java	21	开发语言
Spring AI	2.0	AI 集成框架
PostgreSQL + pgvector	14+	关系数据库 + 向量存储
Redis	6+	缓存 + 消息队列（Stream）
Apache Tika	2.9.2	文档解析
iText 8	8.0.5	PDF 导出
MapStruct	1.6.3	对象映射
Gradle	8.14	构建工具

前端技术

技术	版本	说明
React	18.3	UI 框架
TypeScript	5.6	开发语言
Vite	5.4	构建工具
Tailwind CSS	4.1	样式框架
React Router	7.11	路由管理
Framer Motion	12.23	动画库
Recharts	3.6	图表库
Lucide React	0.468	图标库

技术选型常见问题解答

这里只是简单介绍，后续我会分享文章详细拷打技术选型。

为什么选择 Spring AI？

Spring AI 是 Spring 官方推出的 AI 集成框架，提供了统一的 LLM 调用抽象。选择它的原因：

统一抽象：一套代码支持多种 LLM 提供商（OpenAI、阿里云 DashScope、Ollama 等），切换模型只需修改配置
Spring 生态集成：与 Spring Boot 无缝集成，支持自动配置、依赖注入、声明式调用
内置向量存储支持：原生支持 pgvector、Milvus、Pinecone 等向量数据库，简化 RAG 开发
结构化输出：通过 BeanOutputConverter 将 LLM 输出直接映射为 Java 对象，无需手动解析 JSON

// 示例：Spring AI 结构化输出
var converter = new BeanOutputConverter<>(ResumeAnalysisDTO.class);
String result = chatClient.prompt()
    .system(systemPrompt)
    .user(userPrompt + converter.getFormat())
    .call()
    .content();
return converter.convert(result);  // 直接得到 Java 对象

数据存储为什么选择 PostgreSQL + pgvector？

本项目需要同时存储结构化数据（简历、面试记录）和向量数据（文档 Embedding）。方案对比：

方案	优点	缺点
PostgreSQL + pgvector	一套数据库搞定，运维简单	向量检索性能不如专业向量库
PostgreSQL + Milvus	向量检索性能更好	多一个组件，运维复杂度增加
PostgreSQL + Pinecone	云托管，无需运维	成本高，数据在第三方

选择 pgvector 的理由：

架构简单：不引入额外组件，降低部署和运维复杂度
性能够用：HNSW 索引支持毫秒级检索，万级文档场景完全够用
事务一致性：向量数据和业务数据在同一数据库，天然支持事务
SQL 查询：可以结合 WHERE 条件过滤，比如"只在某个分类的知识库中检索"

-- pgvector 相似度搜索示例
SELECT content, 1 - (embedding <=> $1) as similarity
FROM vector_store
WHERE metadata->>'category' = 'Java'
ORDER BY embedding <=> $1
LIMIT 5;

为什么不选择 MySQL 搭配向量数据库呢？

PostgreSQL 最大的优势，也是它在 AI 时代甩开对手的“王牌”，就是其强大的可扩展性。开发者可以在不修改内核的情况下，像“即插即用”一样为数据库安装各种功能强大的插件，这让 PostgreSQL 变成了一个无所不能的“数据瑞士军刀”。

AI 向量检索？ 有官方推荐的 pgvector 扩展，性能强大，生态成熟，足以媲美专业的向量数据库。
全文搜索？ 内置支持（能满足基础需求），或使用 pg_bm25 等扩展。
时序数据？ 有顶级的 TimescaleDB 扩展。
地理信息？ 有行业标准的 PostGIS 扩展。

这种“一站式”解决能力，正是其魅力所在。它意味着许多项目不再需要依赖 Elasticsearch、Milvus 等大量外部中间件，仅凭一个增强版的 PostgreSQL 即可满足多样化需求，从而极大地简化了技术栈，降低了开发和运维的复杂度与成本。

关于 MySQL 和 PostgreSQL 的详细对比，可以参考我写的这篇文章：MySQL vs PostgreSQL，如何选择？。

为什么引入 Redis？

本项目主要有两个场景用到了 Redis：

Redis 替代 ConcurrentHashMap 实现会话的缓存。
基于 Redis Stream 实现简历分析、知识库向量化等场景的异步（还能解耦，分析和向量化可以使用其他编程语言来做）。

为什么引入 Redis Stream？为何不选择 Kafka、RabbitMQ 等更成熟的消息队列？

简历分析、知识库向量化等 AI 任务耗时较长（10-60 秒），不适合同步处理。需要消息队列实现异步解耦。

维度	Redis Stream	RabbitMQ	Kafka	内存队列
吞吐量	高（十万级 QPS）	中（万级 QPS）	极高（百万级，水平扩展）	极高（千万级/秒，受限于 CPU/内存）
延迟	极低（亚毫秒级）	低（毫秒级）	中（毫秒到十毫秒级）	极低（纳秒/微秒级）
持久化	支持（RDB/AOF）	支持（Mnesia/磁盘）	强支持（原生分段日志）	无（进程终止即失）
消息堆积能力	一般（受限于内存）	中（磁盘堆积，性能下降明显）	极强（TB 级磁盘存储）	差（受限于堆内存）
消费模式	发布订阅 / 消费者组	灵活路由 / 多种交换机模式	发布订阅 / 消费者组	点对点 / 多消费者（取决于实现）
消息回溯	支持（按 ID / 时间范围）	不支持	强支持（按 Offset / 时间戳）	不支持
消息顺序性	单 Stream 有序	单队列有序	单 Partition 有序	有序（单队列）
可靠性	中（异步复制可能丢失）	高（Publisher Confirm / 事务）	极高（多副本 ISR + acks）	低（无持久化、无确认）
运维复杂度	低	中	高（KRaft 模式已简化）	极低
适用场景	轻量级流处理、已有 Redis 基础设施	复杂路由、企业级集成	大数据流、事件溯源、日志聚合	进程内解耦、极致性能场景

选择 Redis Stream 的理由：

复用现有组件：Redis 已用于会话缓存，无需引入新中间件
功能满足需求：支持消费者组、消息确认（ACK）、持久化
运维简单：对于中小型项目，Redis Stream 完全够用

构建工具为什么选择 Gradle？

SpringBoot 官方现在用的就是 Gradle，加上国内现在都是 Maven 更多，换个 Gradle 还更新颖一些。

个人也更喜欢用 Gradle，也写过相关的文章：Gradle 核心概念总结。

为什么使用 MapStruct？

项目中有大量 Entity ↔ DTO 转换需求，MapStruct 是编译时代码生成的对象映射框架：

方案	性能	类型安全	使用复杂度
MapStruct	零反射，最快	编译时检查	定义接口即可
BeanUtils	反射，慢	运行时报错	一行代码
ModelMapper	反射，较慢	运行时报错	配置复杂
手写转换	最快	编译时检查	重复代码多

为什么使用 Apache Tika？

系统需要解析多种格式的文档（PDF、Word、TXT），Apache Tika 是 Apache 基金会的文档解析库：

格式支持全：PDF、DOCX、DOC、TXT、HTML、Markdown 等上百种格式
自动识别：根据文件内容自动检测格式，无需依赖文件扩展名
文本提取：统一的 API 提取纯文本，屏蔽格式差异

// Tika 解析示例
Tika tika = new Tika();
String content = tika.parseToString(inputStream);  // 自动识别格式并提取文本

为什么使用 SSE 而不是 WebSocket？

知识库问答需要流式输出（像 ChatGPT 那样逐字显示），有两种技术选择：

方案	优点	缺点
SSE	简单，基于 HTTP，单向推送	仅支持服务端 → 客户端
WebSocket	双向通信，功能强大	协议复杂，需要维护连接状态

选择 SSE 的理由：

场景匹配：LLM 流式输出是单向的（服务端 → 客户端），不需要双向通信
实现简单：基于 HTTP，天然支持重连、跨域
Spring 支持好：Flux<ServerSentEvent<String>> 一行代码搞定

前端为什么选择 React + TypeScript + Tailwind CSS？

技术	选择理由
React	生态最成熟，组件化开发，社区资源丰富
TypeScript	类型安全，IDE 智能提示，减少运行时错误
Vite	开发服务器启动快（秒级），HMR 热更新体验好
Tailwind CSS	原子化 CSS，快速开发，无需写 CSS 文件

效果展示

简历与面试

简历库：

简历上传分析：

简历分析详情：

面试记录：

面试详情：

模拟面试：

知识库

知识库管理：

问答助手：

学习本项目你将获得什么？

本项目采用行业最前沿的 Java 21 + Spring Boot 4.0 技术栈，是市面上首个深度集成 Spring AI 2.0 的全栈实战项目。我们不仅提供高质量的代码，更配套了详尽的架构解析教程。

项目整体设计遵循“由浅入深”原则。即使你的编程基础尚浅，只需跟随我们的保姆级教程，也能顺利从零搭建出一套生产级别的 AI 大模型应用。

深度掌握 AI 应用开发的核心范式

本项目是你从传统后端转型 AI 应用开发工程师的最佳敲门砖：

Spring AI 2.0 工业级实战：深入理解 Spring 官方的 AI 抽象层，掌握如何通过统一的声明式接口对接通义千问、OpenAI 等主流模型。
Prompt Engineering（提示词工程）深度应用：告别简单的字符串拼接。学习如何构建结构化的 System/User Prompt，并利用 BeanOutputConverter 实现 LLM 输出向 Java 对象的自动化映射，彻底终结繁琐的 JSON 手动解析。
RAG（检索增强生成）全链路闭环：深度拆解“文档解析 -> 文本分块 -> 向量化 (Embedding) -> 向量数据库存储 -> 相似度检索 -> 上下文增强生成”的完整技术链条。

现代化的 Java 后端架构思维

你可以学习到优秀的工程实践：

拥抱 Java 21 与 Spring Boot 4.0：抢先布局虚拟线程 (Virtual Threads)、Record 类等高性能特性。针对 Spring Boot 4.0 的模块化设计进行深度适配，让你的技术栈领先市场。
模块化单体架构：学习如何通过清晰的层级（Modules + Infrastructure + Common）组织代码。这种设计既具备微服务的解耦优势，又极大降低了单体应用的运维心智负担。
极致的对象转换性能：通过 MapStruct 在编译期生成映射代码。学习如何在追求极致响应速度的场景下，优雅、安全地处理 Entity 与 DTO 之间的复杂映射。

务实的数据存储与中间件选型

我们拒绝盲目堆砌中间件，而是教你如何基于业务场景做出“最理智”的选择：

**PostgreSQL + pgvector 的“一站式”存储方案：**掌握如何在同一套数据库中高效处理关系型业务数据与高维向量数据。深入学习 HNSW 索引在万级文档场景下的性能调优实践。
Redis + Lua 分布式限流体系：实战封装高性能分布式限流组件。基于 Lua 脚本保证限流逻辑的原子性，支持按用户、IP 或全局维度的精准流量控制，有效防御恶意刷接口行为，保障高价值 AI API 的配额安全。
Redis Stream 异步任务处理：深入探讨在简历分析等耗时场景（10-60s）下，为什么选择轻量级的 Redis Stream 而非 Kafka。实战演示如何通过消息队列实现系统解耦与流量削峰。
企业级文件处理与清洗优化：不仅利用 Apache Tika 构建通用的文档解析引擎，还配套实现了 TextCleaningService。通过正则清洗、空行标准化及文本去噪（如剔除图片链接、非法控制字符），显著提升 RAG 的召回质量；同时集成内容哈希检测，从源头拦截重复上传，节省存储与 Token 成本。

标准化的工程化交付与部署

Gradle 现代构建体系：摆脱 Maven 的繁琐配置，掌握 Gradle 8.14 及其版本目录 (Version Catalog) 的灵活性，学习如何优雅地管理大型项目依赖。
生产级容器化部署：通过 Docker Compose 一键搭建包含数据库扩展、缓存、对象存储在内的全套运行环境，理解云原生时代下的基础设施配置规范。

丝滑的前端工程化与交互体验

对于后端开发者，这更是一次补齐“全栈视野”的绝佳机会：

SSE (Server-Sent Events) 流式渲染：掌握像 ChatGPT 一样逐字输出回答的底层技术，理解其在单向推送场景下相比 WebSocket 的架构优势。
响应式 UI 与动效设计：利用 Tailwind CSS 极简构建美观界面，结合 Framer Motion 实现高级交互动效。
AI 数据可视化：通过 Recharts 将 AI 分析后的简历评分、多维对比以直观的雷达图形式呈现，让数据“会说话”。

posted on 2026-02-01 23:14 JavaGuide 阅读(2) 评论(0) 收藏举报

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为什么使用 SSE 而不是 WebSocket？

前端为什么选择 React + TypeScript + Tailwind CSS？

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