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Java面试题更新 2026-08-05

解释一下 Re-Reading 的含义，并说明在 Spring AI 中如何实现一个 Re-Reading Advisor？

后端开发编码实现技术原理Spring AI

考察说明

考查候选人是否理解 Re-Reading 这一提示工程技巧，以及能否在 Spring AI 框架中通过 Advisor 机制落地实现。

回答思路

  1. 【回答框架 1】Re-Reading 是一种提示工程技术，核心是让模型在回答前重新阅读一遍输入内容，以增强对问题细节的捕捉，减少因遗漏或误解导致的错误回答。其出发点是通过重复输入来强化关键信息，尤其在长文本或多步推理任务中效果明显。
  2. 【回答框架 2】在 Spring AI 中，Advisor 是一种拦截器机制，可以作用于请求和响应链路。实现 Re-Reading Advisor 需要实现 Advisor 接口，在 around 方法中修改请求，通常是在原始输入文本之前或之后拼接一段指令，例如“请重新阅读以上内容”，然后将修改后的 Prompt 交给后续链路处理。
  3. 【回答框架 3】具体实现时，需要继承 RequestResponseAdvisor 或实现相关接口，在 around 方法中获取用户输入，构建新字符串，再构造新的 Prompt 对象传入 chain.next(新请求)。注意保持消息格式的一致性，并根据模型类型正确传递文本或结构化消息对象。
  4. 【回答框架 4】为确保效果，可以设计为可配置的 Advisor，例如通过开关控制是否启用，或者设置重读次数。同时要考虑与分布式链路追踪的集成，以及对 token 消耗的影响，需要在效果和成本之间权衡。
  5. 【回答框架 5】最终验证可通过对比实验，设置对照组和实验组，用特定评测集评估重读前后模型回答的准确率或相关性，以证明该 Advisor 的实际价值。
  6. 【关键点 1】Re-Reading 属于提示工程，通过重复输入提升模型对细节的注意力。
  7. 【关键点 2】Spring AI Advisor 是面向横切关注点的拦截器，可修改请求内容。
  8. 【关键点 3】实现时需构造新的 Prompt 并传给后续 chain。
  9. 【关键点 4】注意 token 成本，可通过配置控制启用和重读次数。
  10. 【关键点 5】建议用评测数据验证实际效果，而非盲目叠加。
  11. 【易错点 1】不要以为 Re-Reading 对任何问题都有效，简单场景可能无增益。
  12. 【易错点 2】修改 Prompt 时要保留原始用户意图，避免引入偏差。
  13. 【易错点 3】处理多模态或结构化消息时需适配相应消息类型，防止类型错误。