基于 Spring AI 的 RAG 架构设计：如何实现高效的知识检索与生成？

最新推荐文章于 2025-12-03 20:31:34 发布

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#人工智能 #大模型 #程序员 #ai #转行 #产品经理 #学习

Spring AI RAG技术：在线检索技术深度解析

在AI技术快速发展的今天，传统大语言模型面临着一个核心挑战：知识时效性问题。模型训练完成后，其知识库就被"冻结"在训练时点，无法获取最新信息，同时也无法获取企业内部一些知识。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术的出现，为这一问题提供了优雅的解决方案。

本文将深入解析RAG技术中的在线检索部分，基于Spring AI Alibaba框架的实际实现，为您揭示如何构建一个高效、智能的知识检索系统。

什么是RAG在线检索？

核心概念

RAG在线检索是RAG系统的"大脑中枢"，负责在用户提问时实时从知识库中找到最相关的信息。它就像一个智能图书管理员，能够：

理解用户问题的真实意图
快速定位相关知识片段
智能排序和筛选结果
为后续生成提供精准素材

在这里插入图片描述

RAG流程图

Spring AI中的在线检索实现

基础检索配置

首先，让我们看看如何在Spring AI中配置基础的检索功能：

@Configuration
publicclass RagConfig {

@Bean
    VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel) {
SimpleVectorStore simpleVectorStore= SimpleVectorStore.builder(embeddingModel)
                .build();

// 添加知识文档
        List<Document> documents = List.of(
new Document("产品说明书:产品名称：智能机器人\n" +
"功能：\n" +
"1. 自动导航：机器人能够自动导航到指定位置。\n" +
"2. 自动抓取：机器人能够自动抓取物品。\n" +
"3. 自动放置：机器人能够自动放置物品。\n"));

        simpleVectorStore.add(documents);
return simpleVectorStore;
    }
}

智能检索控制器

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class RagController {

@Autowired
private ChatClient chatClient;

@Autowired
private VectorStore vectorStore;

@PostMapping(value = "/chat", produces = "text/plain; charset=UTF-8")
public String generation(String userInput) {
return chatClient.prompt()
                .user(userInput)
                .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore))
                .call()
                .content();
    }
}

基础实现的局限性

虽然上述代码实现了RAG的基本功能，但在实际应用中会遇到以下问题：

1. 检索精度不足

问题表现

：用户问"机器人的导航功能如何？"可能检索不到相关文档
根本原因

：简单的向量相似度匹配无法处理语义变化和同义词

2. 上下文理解缺失

问题表现

：多轮对话中，"它还有其他功能吗？"这类代词引用无法正确理解
根本原因

：缺乏对话历史的上下文感知机制

3. 查询表达局限

问题表现

：用户的口语化表达"这个机器人能干啥？"可能匹配效果差
根本原因

：没有查询标准化和扩展机制

4. 结果质量不稳定

问题表现

：有时返回不相关或质量较低的文档片段
根本原因

：缺乏相似度阈值控制和结果过滤

解决思路：为了解决这些问题，我们需要引入更高级的检索技术，包括查询扩展、上下文感知、智能过滤等机制。

高级检索技术详解

针对基础实现中的问题，Spring AI Alibaba提供了一系列高级检索技术。这些技术能够显著提升检索的准确性和用户体验：

技术方案	解决问题	核心价值
多查询扩展	检索精度不足	通过生成多个查询变体提高召回率
查询重写	查询表达局限	将模糊查询转换为明确的检索目标
上下文感知	上下文理解缺失	结合对话历史理解代词和隐含引用
智能过滤	结果质量不稳定	通过阈值和元数据过滤提升结果质量

1. 多查询扩展（Multi Query Expansion）

多查询扩展是提升检索准确性的关键技术。当用户提出简短问题时，系统会自动生成多个相关查询变体：

// 创建查询扩展器
MultiQueryExpander queryExpander= MultiQueryExpander.builder()
        .chatClientBuilder(builder)
        .includeOriginal(false)  // 不包含原始查询
        .numberOfQueries(3)      // 生成3个查询变体
        .build();

// 执行查询扩展
List<Query> queries = queryExpander.expand(
new Query("如何提升系统性能？"));

扩展效果示例：

原始查询："如何提升系统性能？"

扩展后的查询：

"系统性能优化的最佳实践有哪些？"
"提高应用程序运行效率的方法"
"系统响应速度慢的解决方案"

技术优势：

提高召回率

：通过多角度查询增加相关文档的检索机会
语义丰富化

：捕获查询的多种可能含义
覆盖盲区

：减少因表达方式差异导致的检索遗漏

实际效果对比：

基础实现：用户问"数据库很慢怎么办？" → 可能检索不到相关文档

多查询扩展：

原始查询："数据库很慢怎么办？"
扩展查询1："数据库查询性能优化方法"
扩展查询2："如何解决数据库响应缓慢问题"
扩展查询3："数据库性能调优的最佳实践"

通过多个查询变体，系统能够从不同角度匹配文档，大大提高了检索成功率。

2. 查询重写（Query Rewrite）

查询重写技术能够将模糊的用户问题转换为更加明确和结构化的查询：

// 创建查询重写转换器
QueryTransformer queryTransformer= RewriteQueryTransformer.builder()
        .chatClientBuilder(builder)
        .build();

// 执行查询重写
Query query=new Query("我们公司的微服务架构遇到了一些问题，请问Spring Cloud的配置中心怎么用？");
Query transformedQuery= queryTransformer.transform(query);

重写效果：

原始查询："我们公司的微服务架构遇到了一些问题，请问Spring Cloud的配置中心怎么用？"
重写后："Spring Cloud配置中心的使用方法"

解决的核心问题：

基础实现问题：

用户查询："我们项目中用的Redis缓存好像有点问题，经常出现数据不一致的情况，这个要怎么处理？"
问题：查询冗长，包含背景信息，检索效果差

查询重写解决：

重写后："Redis缓存数据一致性问题解决方案"
效果：去除冗余信息，聚焦核心问题，提高匹配精度

3. 上下文感知查询（Context-aware Queries）

在多轮对话中，用户的问题往往依赖于之前的对话上下文。Spring AI提供了强大的上下文感知机制：

// 构建带有历史上下文的查询
Query query= Query.builder()
        .text("那这个小区的二手房均价是多少?")
        .history(
new UserMessage("深圳市南山区的碧海湾小区在哪里?"),
new AssistantMessage("碧海湾小区位于深圳市南山区后海中心区，临近后海地铁站。")
        )
        .build();

// 使用上下文压缩转换器
QueryTransformer queryTransformer= CompressionQueryTransformer.builder()
        .chatClientBuilder(builder)
        .build();

Query transformedQuery= queryTransformer.transform(query);

上下文处理效果：

模糊查询："那这个小区的二手房均价是多少?"
明确查询："深圳市南山区碧海湾小区的二手房均价是多少？"

解决多轮对话问题：

❌ 基础实现问题：

用户：机器人有哪些功能？
AI：机器人具有自动导航、自动抓取、自动放置等功能。
用户：它的导航精度如何？  ← 基础实现无法理解"它"指什么

✅ 上下文感知解决：

用户：机器人有哪些功能？
AI：机器人具有自动导航、自动抓取、自动放置等功能。
用户：它的导航精度如何？
系统理解：查询"机器人的导航精度如何？" ← 自动补全上下文

通过上下文感知，系统能够准确理解代词引用，保持对话的连贯性。

其他RAG增强技术

虽然Spring AI目前主要支持基于向量相似度的检索方式，但RAG领域还有一些更前沿的技术值得关注：

HyDE（Hypothetical Document Embeddings）

HyDE是一种创新的检索增强技术，其核心思想是"先生成假设答案，再用答案检索文档"：

传统检索流程：
用户问题 → 向量化 → 检索相似文档 → 生成答案

HyDE检索流程：
用户问题 → 生成假设答案 → 假设答案向量化 → 检索相似文档 → 生成最终答案

技术优势：

语义对齐

：假设答案与真实文档在语义空间中更接近
提升召回

：减少问题与答案之间的语义鸿沟
适应性强

：特别适合专业领域的复杂查询

混合检索（Hybrid Retrieval）

混合检索结合多种检索策略，实现优势互补：

检索方式	优势	局限性
向量检索	语义理解强	对精确匹配敏感度低
关键词检索	精确匹配准确	语义理解能力弱
混合检索	兼具两者优势	实现复杂度较高

实现思路：

HybridRetriever hybridRetriever= HybridRetriever.builder()
    .vectorRetriever(vectorStoreRetriever)     // 向量检索
    .keywordRetriever(elasticsearchRetriever)  // 关键词检索
    .fusionStrategy(RRFusion.create())         // 结果融合策略
    .build();