Spring AI Alibaba向量存储集成：阿里云向量数据库在RAG中的应用-优快云博客

Spring AI Alibaba向量存储集成：阿里云向量数据库在RAG中的应用

引言：RAG技术与向量存储的核心价值

你是否在构建AI应用时遇到过私有数据难以高效利用的问题？是否想让大语言模型(LLM)能够理解企业内部文档并提供精准回答？本文将详细介绍如何使用Spring AI Alibaba集成阿里云向量数据库，构建企业级RAG(检索增强生成)应用，解决这些痛点。

读完本文后，你将能够：

理解向量存储在RAG架构中的关键作用
掌握Spring AI Alibaba向量存储集成的配置方法
实现文档的向量化存储与高效检索
构建完整的RAG应用流程

RAG架构与向量存储基础

RAG技术原理

RAG是一种结合检索与生成的AI技术，通过从知识库中检索相关文档片段并将其作为上下文提供给LLM，使模型能够生成基于私有数据的准确回答。其核心流程包括：文档预处理、向量化存储、检索增强和生成回答四个步骤。

Spring AI Alibaba提供了完整的RAG解决方案，支持与阿里云百炼平台深度集成，提供模型接入、RAG知识库解决方案。README-zh.md

向量存储工作流程

向量存储负责将文本转换为向量并高效存储，以便后续相似度检索。典型工作流程如下：

mermaid

Spring AI Alibaba支持将文档解析、转换并存储到向量数据库中，实现完整的向量管理生命周期。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/indices/KnowledgeBaseIndexPipeline.java

Spring AI Alibaba向量存储集成

核心组件架构

Spring AI Alibaba提供了工厂类用于创建向量存储服务，通过集中化的方式根据配置获取适当的向量存储实现。目前支持Elasticsearch等向量存储服务。

核心组件包括：

VectorStoreFactory：向量存储服务工厂类
VectorStoreService：向量存储服务接口
DocumentIndexHandler：文档索引处理器
KnowledgeBaseDocumentRetriever：知识库文档检索器

spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/vectorstore/VectorStoreFactory.java

Maven依赖配置

要使用Spring AI Alibaba向量存储功能，需要在项目中添加以下依赖：

<dependencyManagement>
  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
      <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
      <version>1.0.0.3</version>
      <type>pom</type>
      <scope>import</scope>
    </dependency>
  </dependencies>
</dependencyManagement>

<dependencies>
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId>
  </dependency>
  <!-- 向量存储相关依赖 -->
  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-alibaba-core</artifactId>
  </dependency>
</dependencies>

README.md

配置向量存储

在application.properties中配置向量存储：

# 向量存储类型
spring.ai.vectorstore.type=elasticsearch
# Elasticsearch连接地址
spring.ai.vectorstore.elasticsearch.host=localhost
spring.ai.vectorstore.elasticsearch.port=9200
# 索引名称
spring.ai.vectorstore.elasticsearch.index-name=knowledge_base

Spring AI Alibaba向量存储服务支持创建、删除向量存储索引，以及获取向量存储实例等操作。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/vectorstore/VectorStoreService.java

实现RAG应用的步骤

1. 创建知识库

首先需要创建知识库，Spring AI Alibaba会自动创建对应的向量存储：

@Autowired
private KnowledgeBaseService knowledgeBaseService;

// 创建知识库
KnowledgeBaseDTO knowledgeBase = new KnowledgeBaseDTO();
knowledgeBase.setName("company-docs");
knowledgeBase.setDescription("企业内部文档知识库");
knowledgeBaseService.createKnowledgeBase(knowledgeBase);

知识库服务实现会先创建向量存储，确保数据能够正确存储和检索。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/impl/KnowledgeBaseServiceImpl.java

2. 文档上传与处理

上传文档并进行处理，包括解析、分割和向量化：

@Autowired
private DocumentService documentService;

// 文档上传
DocumentDTO document = new DocumentDTO();
document.setKnowledgeBaseId("knowledge-base-id");
document.setTitle("产品手册");
document.setContent("Spring AI Alibaba是构建ChatBot、Workflow和Multi-agent应用的智能体AI框架。");

documentService.uploadDocument(document, new FileInputStream("product-manual.pdf"));

系统会自动将文档分割为 chunks，创建嵌入并存储到向量数据库中。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/indices/KnowledgeBaseIndexPipeline.java

3. 实现文档检索

使用文档检索器从向量存储中检索相关文档：

@Autowired
private DocumentRetriever documentRetriever;

// 检索相关文档
RetrievalRequest request = new RetrievalRequest();
request.setKnowledgeBaseId("knowledge-base-id");
request.setQuery("Spring AI Alibaba有哪些核心功能？");
request.setTopK(3);

RetrievalResponse response = documentRetriever.retrieve(request);
List<DocumentChunkDTO> relevantChunks = response.getChunks();

Spring AI Alibaba提供了跨多个向量存储搜索的文档检索器，支持并行检索以提高效率。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/retriever/KnowledgeBaseDocumentRetriever.java

4. 构建RAG回答

将检索到的文档作为上下文传递给LLM，生成回答：

@Autowired
private ChatClient chatClient;

// 构建提示
String prompt = "根据以下文档内容回答问题：\n";
for (DocumentChunkDTO chunk : relevantChunks) {
    prompt += chunk.getContent() + "\n";
}
prompt += "问题：" + userQuestion;

// 获取LLM回答
ChatResponse response = chatClient.call(new Prompt(prompt));
String answer = response.getResult().getOutput().getContent();

Spring AI Alibaba的Playground示例提供了完整的前端UI和后端实现，展示了RAG知识库等核心能力。README.md

企业级特性与最佳实践

百炼RAG集成

Spring AI Alibaba支持与百炼平台深度集成，利用百炼平台在数据过滤、分块和向量化方面的优势，同时使用Spring AI Alibaba进行RAG检索。

私有数据上传百炼平台清洗、切片、向量化管理，通过Spring AI Alibaba开发智能体应用并实现RAG检索，实现企业级知识库管理。README-zh.md

分布式部署

Spring AI Alibaba支持基于Nacos MCP Registry的分布式MCP服务器发现和负载均衡，实现向量存储的分布式部署。

企业级AI生态集成

通过Nacos实现服务注册与发现，确保向量存储服务的高可用和可扩展性。README.md

性能优化建议

文档分块策略：根据文档类型选择合适的分块大小，一般建议200-500字
向量索引优化：合理设置向量维度和索引参数
批量处理：大批量文档上传时使用批量处理API
缓存策略：对频繁访问的向量结果进行缓存

Spring AI Alibaba提供了文档索引处理器，可优化文档的向量化和存储过程。spring-ai-alibaba-studio/spring-ai-alibaba-studio-server/spring-ai-alibaba-studio-server-core/src/main/java/com/alibaba/cloud/ai/studio/core/rag/indices/DocumentIndexHandler.java

总结与展望

本文介绍了如何使用Spring AI Alibaba集成向量数据库构建RAG应用，包括核心组件、配置方法、实现步骤和最佳实践。通过Spring AI Alibaba，开发者可以快速构建企业级RAG应用，实现私有知识库与LLM的高效结合。

未来，Spring AI Alibaba将继续增强向量存储功能，支持更多类型的向量数据库，提供更优化的检索算法，并进一步简化RAG应用的开发流程。

如果你觉得本文对你有帮助，请点赞、收藏并关注，以便获取更多关于Spring AI Alibaba的实用教程。下一期我们将介绍如何实现多模态RAG应用，支持图片、音频等非文本内容的检索与生成。

参考资料

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考