《史上最简单的SpringAI+Llama3.x教程》-03-ETL pipeline解决RAG文件处理问题

在企业内部构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序时，数据的提取、转换和加载（ETL）过程至关重要。Spring AI 提供了一个集成的框架，可以简化这一过程，特别是在使用 LLM 进行检索增强生成（RAG）时。以下是如何将 Spring AI 与 ETL 管道集成的基本步骤：

1. 数据提取：使用 Spring AI 提供的 DocumentReader 来读取不同格式的文档，如文本、JSON、PDF 等。这些阅读器负责从原始数据源中提取内容，并将其转换为可以被 LLM 处理的格式。
2. 数据转换：DocumentTransformer 用于转换提取的数据，确保数据的格式统一，并进行必要的元数据增强。例如，可以使用 KeywordMetadataEnricher 和 SummaryMetadataEnricher 来从文档中提取关键词和摘要，以增强检索能力。
3. 数据加载：转换后的数据可以通过 DocumentWriter 加载到向量数据库中，以便 LLM 可以检索和使用这些数据来生成响应。VectorStore 是一个常用的实现，它支持存储向量数据，便于进行相似性搜索。

在实施 ETL 管道时，可以利用 Spring AI 提供的现成组件和工具，这些组件和工具经过设计，可以协同工作，简化数据处理流程。

此外，Spring AI 的模块化设计允许开发者根据具体需求选择合适的组件，并根据应用程序的规模进行扩展。

SpringAI ETL设计

ETL 管道主要有三个组件：

• 文档加载：DocumentReader实现Supplier<List<Document>>
• 文档转换：DocumentTransformer实现Function<List<Document>, List<Document>>
• 写出数据：DocumentWriter实现Consumer<List<Document>>

要构造简单的 ETL 管道，您可以将每种类型的实例链接在一起。

文档提取Loader

文档的加载在SpringAI中提供了多种文件加载工具，如下：

• Json加载器：JsonReader
• 文本加载器：TextReader
• PDF加载器：PagePdfDocumentReader和段落PdfDocumentReader
• 三方工具：TikaDocumentReader

测试文件：【免费】易车实战学习Langchain开发配套文档附件资源

加载Json文件

可以使用此reader加载Json格式的文件，代码如下所示：

/**
 * 加载Json文档
 *
 * @return 文档内容
 */
@GetMapping("/json")
List<Document> loadJsonAsDocuments() {
   
    // 加载文件
    Resource