Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，需合理分块，Chunking保证上下文连续。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，Prompt模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。技术细节：合理分词、窗口管理、模板

Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，需合理分块，Chunking保证上下文连续。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，Prompt模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。技术细节：合理分词、窗口管理、模板

Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列理解。Token与上下文窗口：窗口决定信息长度，需合理Chunking，保证上下文。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought、模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计影响问答效果。技术细节：分词、窗口管理、Prompt模板化设计。RAG流程：Em

本文通过互联网大厂SpringAI应用开发面试场景，系统梳理了SpringAI核心组件、架构优化与典型业务场景，分步解析技术原理、工程要点与落地实践，帮助Java开发者系统掌握SpringAI与大模型集成的全链路。

Spring AI核心组件：PromptTemplate、ModelClient、VectorStore、RAG。Prompt Template：参数化模板，提升复用与可维护性。RAG流程：检索-增强-生成，结合向量数据库。集成方式：Starter、配置驱动、流式推理。业务应用：适用于企业知识库、智能客服等。技术要点：YAML配置、标准接口、WebFlux流式支持。最佳实践：Prompt模板合理设

Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，合理Chunking保证上下文连续。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought、模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。技术细节：合理分词、窗口管理、模板化Prompt设计。

Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，需合理分块，Chunking保证上下文连续。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，Prompt模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。技术细节：合理分词、窗口管理、模板

Transformer架构：自注意力、多头注意力、残差连接、位置编码，提升序列建模能力。Token与上下文窗口：窗口决定信息处理长度，需合理分块，Chunking保证上下文连续。：Zero-shot、Few-shot、Chain-of-thought，Prompt模板化与Chaining提升适应性。业务场景：电商客服需分块长会话，Prompt设计直接影响问答效果。技术细节：合理分词、窗口管理、模板

本文通过互联网大厂SpringAI应用开发面试场景，系统梳理了SpringAI核心技术、工程架构与典型业务场景，分步解析技术原理、架构要点与落地实践，帮助Java开发者快速掌握SpringAI与大模型集成的全流程。

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