一、B2C电商平台Git实践：从代码管理到协作优化

1.1 Git分支策略的典型选择

在B2C电商项目开发中，Git分支策略直接影响团队协作效率与代码质量。主流方案包括Git Flow与GitHub Flow两种：

Git Flow：适用于大型项目，通过develop（开发分支）、feature/*（功能分支）、release/*（预发布分支）、hotfix/*（热修复分支）的分层设计，明确各阶段代码归属。例如，新功能开发时从develop拉取feature/order-system分支，开发完成后合并回develop，再通过release/v1.2分支进行预发布测试。
GitHub Flow：简化流程，仅保留main（主分支）与短期feature/*分支。开发人员从main拉取分支，完成开发后直接提交Pull Request（PR），通过自动化测试后合并至main。适用于快速迭代的敏捷开发场景。

选择建议：

若项目需求频繁变更、需快速上线，优先选择GitHub Flow，减少分支切换成本；
若需严格版本控制与发布管理（如双11大促前的版本冻结），Git Flow更符合需求。

1.2 冲突解决与代码审查实践

合并冲突是Git协作中的高频问题，尤其在B2C电商的订单、支付等核心模块开发中。解决冲突需遵循以下原则：

提前沟通：功能开发前通过代码评审会明确接口定义，避免多人修改同一文件；
工具辅助：使用IDE（如IntelliJ IDEA）的冲突合并工具，可视化对比差异；
自动化检测：通过Git钩子（Hook）在提交前运行静态代码检查（如Checkstyle），减少低级错误。

代码审查要点：

关注核心逻辑（如订单状态机转换）；
检查异常处理是否覆盖边界条件（如库存不足时的降级策略）；
验证SQL查询是否优化（避免全表扫描）。

二、Spring AI RAG智能客服：从技术选型到系统实现

2.1 RAG模型的技术原理与优势

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过结合检索与生成能力，解决传统大模型“幻觉”问题。其核心流程分为三步：

检索阶段：根据用户问题从知识库（如商品FAQ、订单规则）中检索相关文档片段；
生成阶段：将检索结果与问题输入大模型，生成精准回答；
后处理：过滤敏感信息（如价格、促销规则需权限校验）。

对比传统方案：

规则引擎：需手动维护大量规则，扩展性差；
纯大模型：依赖模型自身知识，可能返回错误信息；
RAG：动态更新知识库，回答更贴近业务实际。

2.2 Spring AI框架的集成实践

Spring AI是Spring生态中用于构建AI应用的框架，支持与主流大模型（如QianWen）无缝集成。以下是关键实现步骤：

2.2.1 环境配置与依赖管理

<!-- Maven依赖示例 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter</artifactId>
    <version>0.8.0</version>
</dependency>

2.2.2 检索模块的实现

@Configuration
public class RAGConfig {
    @Bean
    public EmbeddingClient embeddingClient() {
        // 配置向量数据库（如Milvus）或搜索引擎（如Elasticsearch）
        return new MilvusEmbeddingClient("http://milvus-server:19530");
    }
    @Bean
    public Retriever retriever(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new VectorRetriever(embeddingClient, "knowledge-base-index");
    }
}

2.2.3 生成与后处理模块

@Service
public class CustomerService {
    @Autowired
    private Retriever retriever;
    @Autowired
    private ChatClient chatClient; // 大模型客户端
    public String answerQuestion(String question, UserContext context) {
        // 1. 检索相关文档
        List<Document> docs = retriever.retrieve(question, 5);
        // 2. 生成回答
        Prompt prompt = PromptTemplate.builder()
            .input("问题: {question}\n相关知识: {docs}")
            .build();
        String rawAnswer = chatClient.generate(prompt.apply(question, docs));
        // 3. 后处理（如敏感词过滤）
        return filterSensitiveInfo(rawAnswer, context);
    }
}

2.3 性能优化与高可用设计

2.3.1 检索加速策略

向量索引优化：使用HNSW算法构建近似最近邻索引，将检索时间从秒级降至毫秒级；
缓存热点数据：对高频问题（如“如何退货”）的检索结果缓存至Redis。

2.3.2 故障容错机制

降级策略：当大模型服务不可用时，切换至规则引擎返回预设答案；
限流控制：通过Resilience4j限制并发请求，避免雪崩效应。

三、面试高频问题解析与实战建议

3.1 Git相关面试题

问题：如何解决develop分支与feature分支的冲突？
回答要点：
1. 使用git merge --no-commit手动合并，逐文件解决冲突；
2. 通过git log --graph查看分支合并历史，定位冲突根源；
3. 合并后运行单元测试，确保功能正常。

问题：如何设计Git提交信息规范？
建议模板：

<类型>(<模块>): <描述>
示例：feat(order): 添加优惠券满减逻辑

3.2 Spring AI RAG相关面试题

问题：RAG模型如何保证回答的实时性？
回答要点：
1. 知识库更新通过消息队列（如Kafka）异步同步至向量数据库；
2. 检索阶段使用缓存减少重复计算。
问题：如何评估RAG系统的效果？
指标建议：
- 准确率：人工抽检回答与业务规则的匹配度；
- 响应时间：P99延迟需控制在500ms以内。

四、总结与展望

本文从B2C电商平台的实际需求出发，系统梳理了Git版本控制的核心实践与Spring AI RAG智能客服的构建方法。对于开发者而言，掌握Git分支策略与冲突解决能显著提升协作效率；而RAG模型的技术实现则为业务场景提供了更灵活的AI解决方案。未来，随着大模型技术的演进，RAG系统将进一步融合多模态检索与个性化推荐，成为电商客服的核心竞争力。

Java面试必知：B2C电商Git实践与Spring AI RAG客服系统构建