LLM + RAG 自有知識庫問答(SpringAI+Milvus)

背景:

現有大模型應用開發均以python為主要,最初OpenAI API開發時沒有java sdk支持。隨著技術進步以及Spring框架在AI領域的發展,出現已SpringAI方式快速與LLM對接集成,很多教程均不完整,故做整理。

  • 1.SpringAI要求的運行環境jdk17+、Springboot3.x
  • 2.OpenAI API調用key(或者Llama 3)
  • 3.Milvus數據庫
  • 4.文本或者文檔數據(Oracle、各類文檔)

一、SpringAI框架搭建

目的:構建Maven項目,環境jdk17、mybatis與通用mapper、Oracle連接工具、Milvus java sdk、ai框架等開發框架。

進入https://start.spring.io/構建基礎的maven項目

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
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	</parent>
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	<name>demo</name>
	<description>AI project for Spring Boot</description>
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            <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
            <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artif
<think>好的,我需要回答用户关于RAG技术以及如何与知识库集成或搭建的问题。首先,我需要回忆RAG的基本概念和组成部分。RAG结合了检索技术和生成模型,通过检索外部知识库来增强生成效果。接下来,要说明其核心原理,包括检索和生成两个阶段,可能还要提到向量数据库的作用。然后,用户想知道如何集成或搭建,这部分需要分步骤讲解,比如数据准备、向量化处理、检索模块和生成模块的整合。还要结合用户提供的引用内容,引用中的实战教程和私有化部署方法需要被提及。同时,要确保使用正确的中文表达,数学公式用$...$,独立公式用$$...$$,但看起来这里可能不需要太多数学公式,但如果有的话要注意格式。最后生成相关问题,需要围绕RAG的应用、优化、挑战等方面提问。需要检查是否有遗漏的步骤,确保结构清晰,引用标识正确添加在相关段落末尾。现在开始组织内容,确保每个部分逻辑连贯,引用标记正确放置。</think>### RAG(检索增强生成)技术与知识库集成搭建方法 #### 一、RAG技术原理 RAG技术通过**检索模块**与**生成模块**的协同工作,将外部知识库与大型语言模型(LLM)结合。其核心公式可表示为: $$ P(y|x) = \sum_{z \in Z} P(y|z,x)P(z|x) $$ 其中$z$为检索到的相关知识片段,$x$为输入问题,$y$为最终输出[^1]。 #### 二、知识库集成四步法 1. **知识库构建** - 支持PDF/Word/Markdown等格式文档 - 建议采用分块策略(chunking),每块512-1024个token - 示例代码框架: ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=512) documents = splitter.split_documents(raw_docs) ``` 2. **向量化处理** - 使用Embedding模型(如text-embedding-3-small)生成向量 - 向量维度建议选择1536维度 - 存储方案推荐: - 本地部署:Chroma/FAISS - 云端服务:Pinecone/Milvus 3. **检索增强配置** - 设置top_k参数控制检索条目数(通常3-5条) - 支持混合检索(关键词+向量) - 相关性分数阈值建议0.65-0.75 4. **生成模块集成** - 使用LLM模型(如DeepSeek-7B)进行最终生成 - 提示词模板示例: ```text 请基于以下上下文回答问题: {context} 问题:{question} ``` #### 三、实战部署方案 1. **本地私有化部署**(参考引用[2]) - 硬件要求:NVIDIA GPU(16GB显存以上) - 部署流程: ```bash git clone https://github.com/deepseek-ai/rag-demo docker-compose up -d ``` 2. **云原生方案** - 使用Kubernetes进行容器编排 - 配置自动扩缩容策略 - 接入API网关实现负载均衡 #### 四、性能优化技巧 - 引入查询扩展(query expansion)技术提升召回率 - 采用重排序(re-ranking)模型优化结果 - 实现缓存机制减少重复计算 - 监控指标: $$ 响应时间 \leq 500ms $$ $$ 准确率 \geq 85\% $$
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