Spring AI自然语言处理：NLP任务全流程实现

Spring AI自然语言处理：NLP任务全流程实现

【免费下载链接】spring-ai An Application Framework for AI Engineering 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai

引言：NLP开发的痛点与Spring AI解决方案

你是否还在为NLP（自然语言处理，Natural Language Processing）任务中模型集成复杂、流程割裂、向量存储兼容难而困扰？Spring AI作为AI工程的应用框架，通过标准化API和模块化设计，将文档处理、模型调用、向量存储和检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）等流程无缝整合，彻底简化NLP全链路开发。本文将带你从零开始，掌握使用Spring AI实现文本分类、情感分析、问答系统等核心NLP任务的完整流程，最终构建一个生产级智能问答应用。

读完本文你将获得：

• 基于Spring AI的NLP全流程开发框架
• 文档加载、分割、向量化的自动化实现方案
• 多模型统一调用与流式响应处理技巧
• 向量数据库集成与高效检索策略
• RAG系统构建与优化的实战经验
• 结构化输出与自定义工具调用的高级应用

Spring AI NLP生态系统架构

Spring AI为NLP任务提供了端到端解决方案，其核心架构围绕"数据-模型-应用"三层设计，通过标准化接口实现组件解耦与跨平台兼容。

核心组件与技术栈

核心模块功能对比

模块	主要功能	典型实现	适用场景
Document	文本/媒体内容容器	org.springframework.ai.document.Document	统一数据格式处理
ChatClient	对话模型交互API	OpenAiChatClient, OllamaChatClient	聊天机器人、文本生成
EmbeddingModel	文本向量化服务	OpenAiEmbeddingModel, AzureOpenAiEmbeddingModel	语义相似度计算、检索
VectorStore	向量数据存储	PgVectorStore, ChromaStore, RedisStore	知识库构建、相似文档检索
RetrievalAugmentationAdvisor	RAG流程编排	RetrievalAugmentationAdvisor	增强生成、智能问答

环境准备与项目初始化

开发环境配置

系统要求

• JDK 17+
• Maven 3.8+ 或 Gradle 8.0+
• Spring Boot 3.2+

项目构建

通过Spring Initializr创建项目，选择以下依赖：

• Spring Boot Starter
• Spring AI OpenAI Starter
• Spring AI Vector Store PGVector Starter

或手动配置pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Spring AI OpenAI Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
        <version>1.1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    
    <!-- Spring AI PGVector Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-pgvector</artifactId>
        <version>1.1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
    
    <!-- 文档处理 -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-document-readers</artifactId>
        <version>1.1.0-SNAPSHOT</version>
    </dependency>
</dependencies>

配置文件

创建application.properties：

# OpenAI配置
spring.ai.openai.api-key=${OPENAI_API_KEY}
spring.ai.openai.chat.options.model=gpt-4o
spring.ai.openai.embedding.options.model=text-embedding-3-large
spring.ai.openai.embedding.options.dimensions=1024

# PGVector配置
spring.ai.vectorstore.pgvector.enabled=true
spring.ai.vectorstore.pgvector.host=localhost
spring.ai.vectorstore.pgvector.port=5432
spring.ai.vectorstore.pgvector.database=spring_ai_nlp
spring.ai.vectorstore.pgvector.username=postgres
spring.ai.vectorstore.pgvector.password=postgres
spring.ai.vectorstore.pgvector.table-name=documents
spring.ai.vectorstore.pgvector.drop-table-on-start=false

文本处理：从原始数据到向量表示

文档加载与解析

Spring AI提供统一的DocumentReader接口处理各种格式文件：

// 文本文件读取
DocumentReader textReader = new TextReader();
List<Document> textDocs = textReader.read(new File("data/documents.txt"));

// PDF文件读取
DocumentReader pdfReader = new PdfReader();
List<Document> pdfDocs = pdfReader.read(new File("data/report.pdf"));

// 网页内容读取
DocumentReader webReader = new JsoupWebReader();
List<Document> webDocs = webReader.read(new URL("https://example.com/article"));

自定义文档元数据

Document doc = Document.builder()
    .text("Spring AI简化了NLP应用开发...")
    .metadata("source", "spring-ai-docs")
    .metadata("author", "Spring AI Team")
    .metadata("timestamp", System.currentTimeMillis())
    .build();

文本分割策略

长文本需要分割为模型可处理的片段：

// 递归字符分割器
RecursiveCharacterTextSplitter splitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(
    1000, // 块大小
    200,  // 重叠大小
    new Gpt3Tokenizer() // 分词器
);

List<Document> splitDocs = splitter.splitDocuments(rawDocuments);

分割器对比

分割器类型	特点	适用场景
RecursiveCharacterTextSplitter	按标点符号递归分割	通用文本
TokenTextSplitter	按Token计数分割	精确控制模型输入
MarkdownTextSplitter	保留Markdown结构	技术文档、博客
CodeTextSplitter	按代码语法分割	源代码文件

文本向量化

使用EmbeddingModel将文本转换为向量：

@Autowired
private EmbeddingModel embeddingModel;

// 单文档向量化
Document doc = new Document("Spring AI是一个AI工程应用框架");
List<Double> embedding = embeddingModel.embed(doc.getText());
doc.getMetadata().put("embedding", embedding);

// 批量向量化
List<String> texts = splitDocs.stream()
    .map(Document::getText)
    .collect(Collectors.toList());
    
List<List<Double>> embeddings = embeddingModel.embed(texts);

// 关联向量与文档
for (int i = 0; i < splitDocs.size(); i++) {
    splitDocs.get(i).getMetadata().put("embedding", embeddings.get(i));
}

向量存储与语义检索

向量数据库集成

以PGVector为例，配置并操作向量存储：

@Bean
public VectorStore vectorStore(DataSource dataSource, EmbeddingModel embeddingModel) {
    return PgVectorStore.builder()
        .dataSource(dataSource)
        .embeddingModel(embeddingModel)
        .tableName("nlp_documents")
        .dimension(1024) // 与嵌入模型维度匹配
        .similarityFunction(SimilarityFunction.COSINE)
        .build();
}

文档存储与检索

@Autowired
private VectorStore vectorStore;

// 存储文档
vectorStore.add(documents);

// 简单检索
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch(
    "Spring AI支持哪些NLP任务？", 
    3 // 返回前3个结果
);

// 带元数据过滤的检索
FilterExpression filter = new FilterExpressionBuilder()
    .eq("source", "spring-ai-docs")
    .and()
    .gt("timestamp", System.currentTimeMillis() - 30 * 24 * 60 * 60 * 1000)
    .build();

List<Document> filteredResults = vectorStore.similaritySearch(
    "Spring AI向量存储功能",
    3,
    filter
);

高级检索策略

多查询扩展

MultiQueryExpander queryExpander = MultiQueryExpander.builder()
    .chatClientBuilder(ChatClient.builder(openAiChatClient))
    .promptTemplate(new PromptTemplate("生成5个与'{query}'语义相似的查询"))
    .numberOfQueries(5)
    .includeOriginal(true)
    .build();

List<String> expandedQueries = queryExpander.expand("Spring AI有哪些核心功能？");

混合检索

VectorStoreRetriever vectorRetriever = new VectorStoreRetriever(vectorStore, 3);
KeywordRetriever keywordRetriever = new KeywordRetriever(indexManager, 3);

HybridRetriever hybridRetriever = new HybridRetriever(
    vectorRetriever, 
    keywordRetriever,
    0.7f // 向量检索权重
);

List<Document> results = hybridRetriever.retrieve("Spring AI RAG实现");

语言模型调用与响应处理

ChatClient API使用

Spring AI的ChatClient提供统一的模型调用接口：

@Autowired
private ChatClient chatClient;

// 简单文本生成
String response = chatClient.call("解释什么是自然语言处理");

// 带系统提示的对话
Prompt prompt = new Prompt(
    List.of(
        new SystemPrompt("你是一位NLP专家，用简洁的语言解释概念"),
        new UserPrompt("什么是词嵌入？")
    )
);
ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
String answer = response.getResult().getOutput().getContent();

流式响应处理

Flux<ChatResponse> stream = chatClient.stream(
    new Prompt(new UserPrompt("详细介绍Spring AI的核心功能"))
);

stream.subscribe(
    response -> System.out.print(response.getResult().getOutput().getContent()),
    error -> System.err.println("Error: " + error.getMessage()),
    () -> System.out.println("\nStream completed")
);

结构化输出

将模型输出直接映射为Java对象：

// 定义输出模型
record SentimentAnalysisResult(
    @JsonProperty("sentiment") String sentiment, // positive/negative/neutral
    @JsonProperty("confidence") double confidence,
    @JsonProperty("key_phrases") List<String> keyPhrases
) {}

// 配置结构化输出
StructuredOutputConverter<SentimentAnalysisResult> converter = 
    new JsonOutputConverter<>(SentimentAnalysisResult.class);

String prompt = """
    分析以下文本的情感: "Spring AI极大简化了我的NLP项目开发，太赞了！"
    %s
""".formatted(converter.getFormat());

// 获取并转换结果
String jsonResponse = chatClient.call(prompt);
SentimentAnalysisResult result = converter.convert(jsonResponse);

System.out.println("情感: " + result.sentiment());
System.out.println("置信度: " + result.confidence());
System.out.println("关键短语: " + result.keyPhrases());

多模型集成与切换

Spring AI支持运行时动态切换模型：

// 配置多模型
@Bean
public ChatClient openAiChatClient(OpenAiChatModel openAiChatModel) {
    return ChatClient.builder(openAiChatModel).build();
}

@Bean
public ChatClient ollamaChatClient(OllamaChatModel ollamaChatModel) {
    return ChatClient.builder(ollamaChatModel).build();
}

// 动态选择模型
@Service
public class DynamicModelService {
    private final Map<String, ChatClient> chatClients;
    
    public DynamicModelService(List<ChatClient> clients) {
        this.chatClients = clients.stream()
            .collect(Collectors.toMap(
                client -> client.getClass().getSimpleName().replace("ChatClient", "").toLowerCase(),
                Function.identity()
            ));
    }
    
    public String generateWithModel(String modelName, String prompt) {
        ChatClient client = chatClients.getOrDefault(modelName, chatClients.get("openai"));
        return client.call(prompt);
    }
}

检索增强生成（RAG）系统实现

RAG架构与工作流程

RAG系统结合检索与生成，提升模型回答准确性：

Spring AI RAG实现

使用RetrievalAugmentationAdvisor构建RAG流程：

@Bean
public RetrievalAugmentationAdvisor ragAdvisor(
        VectorStore vectorStore,
        ChatClient chatClient) {
    
    // 文档检索器
    VectorStoreDocumentRetriever retriever = VectorStoreDocumentRetriever.builder()
        .vectorStore(vectorStore)
        .topK(3)
        .similarityThreshold(0.7)
        .build();
    
    // 查询转换器
    QueryTransformer rewriter = RewriteQueryTransformer.builder()
        .chatClientBuilder(ChatClient.builder(chatClient))
        .promptTemplate(new PromptTemplate("优化查询以提高检索准确性: {query}"))
        .build();
    
    // 构建RAG Advisor
    return RetrievalAugmentationAdvisor.builder()
        .documentRetriever(retriever)
        .queryTransformers(rewriter)
        .documentJoiner(new ConcatenationDocumentJoiner("\n\n---\n\n"))
        .build();
}

// 使用RAG增强的ChatClient
@Bean
public ChatClient ragChatClient(ChatClient.Builder chatClientBuilder, RetrievalAugmentationAdvisor ragAdvisor) {
    return chatClientBuilder
        .advisor(ragAdvisor)
        .build();
}

RAG提示工程

PromptTemplate ragPromptTemplate = new PromptTemplate("""
    基于以下上下文信息回答用户问题。如果上下文没有相关信息，直接说不知道。
    
    上下文:
    {documents}
    
    用户问题: {query}
    回答:"""
);

// 配置Advisor使用自定义提示
RetrievalAugmentationAdvisor advisor = RetrievalAugmentationAdvisor.builder()
    // ...其他配置
    .promptTemplate(ragPromptTemplate)
    .build();

对话记忆管理

Spring AI提供多种对话记忆实现：

// 内存对话记忆
ChatMemory memory = new SimpleChatMemory();

// Redis持久化记忆
ChatMemory redisMemory = RedisChatMemory.builder()
    .redisTemplate(redisTemplate)
    .sessionId("user-123")
    .maxMessages(20)
    .build();

// 带记忆的ChatClient
ChatClient memoryChatClient = chatClient.withMemory(memory);

// 多轮对话
memoryChatClient.call("我叫小明");
String response = memoryChatClient.call("我叫什么名字？"); // 应回答"小明"

NLP任务实战案例

文本分类系统

@Service
public class TextClassifier {
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    // 训练分类器
    public void trainClassifier() {
        // 准备带标签的训练数据
        List<Document> trainingDocs = Arrays.asList(
            createLabeledDoc("Spring AI简化了AI应用开发", "technology"),
            createLabeledDoc("最新Java版本带来诸多改进", "technology"),
            createLabeledDoc("股市今日小幅上涨", "finance"),
            createLabeledDoc("央行调整利率政策", "finance")
        );
        
        // 存储到向量库
        vectorStore.add(trainingDocs);
    }
    
    // 文本分类预测
    public String classifyText(String text) {
        // 检索相似文档
        List<Document> similarDocs = vectorStore.similaritySearch(text, 3);
        
        // 多数投票确定类别
        Map<String, Integer> labelCounts = new HashMap<>();
        similarDocs.forEach(doc -> {
            String label = doc.getMetadata().get("category").toString();
            labelCounts.put(label, labelCounts.getOrDefault(label, 0) + 1);
        });
        
        return labelCounts.entrySet().stream()
            .max(Map.Entry.comparingByValue())
            .map(Map.Entry::getKey)
            .orElse("unknown");
    }
    
    private Document createLabeledDoc(String text, String category) {
        return Document.builder()
            .text(text)
            .metadata("category", category)
            .build();
    }
}

智能问答系统

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {

    @Autowired
    private ChatClient ragChatClient;
    
    @Autowired
    private DocumentIngestor documentIngestor;
    
    // 文档上传接口
    @PostMapping("/documents")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        documentIngestor.ingest(file);
        return ResponseEntity.ok("文档上传并处理成功");
    }
    
    // 问答接口
    @GetMapping
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestParam String question) {
        String answer = ragChatClient.call(question);
        return ResponseEntity.ok(answer);
    }
    
    // 流式问答接口
    @GetMapping(value = "/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)
    public Flux<String> streamQuestion(@RequestParam String question) {
        return ragChatClient.stream(new Prompt(new UserPrompt(question)))
            .map(response -> response.getResult().getOutput().getContent());
    }
}

评估、监控与优化

NLP模型评估指标

@Service
public class ModelEvaluator {

    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    // 回答相关性评估
    public double evaluateRelevance(String question, String answer, List<Document> contextDocs) {
        String prompt = """
            评估回答与问题和上下文的相关性，返回0-100的分数。
            问题: %s
            上下文: %s
            回答: %s
            分数:"""
            .formatted(question, 
                      String.join("\n", contextDocs.stream()
                          .map(Document::getText)
                          .collect(Collectors.toList())),
                      answer);
        
        String scoreStr = chatClient.call(prompt);
        return Double.parseDouble(scoreStr.trim()) / 100.0;
    }
    
    // 事实一致性检查
    public boolean checkFactualConsistency(String answer, List<Document> contextDocs) {
        String prompt = """
            判断回答是否与上下文信息一致，只回答"一致"或"不一致"。
            上下文: %s
            回答: %s
            结果:"""
            .formatted(String.join("\n", contextDocs.stream()
                          .map(Document::getText)
                          .collect(Collectors.toList())),
                      answer);
        
        String result = chatClient.call(prompt);
        return "一致".equals(result.trim());
    }
}

观测性与监控

Spring AI提供完整的观测能力：

@Bean
public ObservationRegistryCustomizer<ObservationRegistry> observationRegistryCustomizer() {
    return registry -> registry.observationConfig()
        .observationHandler(new VectorStoreObservationHandler())
        .observationHandler(new ChatModelObservationHandler());
}

// 记录自定义指标
@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;

public void recordQueryMetrics(String query, int resultsCount, double avgSimilarity) {
    meterRegistry.counter("nlp.queries.count").increment();
    meterRegistry.timer("nlp.queries.duration").record(() -> {
        // 查询处理逻辑
    });
    meterRegistry.gauge("nlp.results.count", resultsCount);
    meterRegistry.gauge("nlp.similarity.avg", avgSimilarity);
}

性能优化策略

缓存策略

// 向量检索结果缓存
@Bean
public CachingVectorStore cachingVectorStore(VectorStore vectorStore) {
    return new CachingVectorStore(
        vectorStore,
        CacheManager.create(Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(1000)
            .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
        )
    );
}

// 嵌入结果缓存
@Bean
public CachingEmbeddingModel cachingEmbeddingModel(EmbeddingModel embeddingModel) {
    return new CachingEmbeddingModel(
        embeddingModel,
        CacheManager.create(Caffeine.newBuilder()
            .maximumSize(5000)
            .expireAfterWrite(1, TimeUnit.DAYS)
        )
    );
}

批处理优化

// 文档批处理向量化
BatchingStrategy batchingStrategy = BatchingStrategy.builder()
    .batchSize(50)
    .concurrency(5)
    .build();

VectorStore vectorStore = PgVectorStore.builder()
    .dataSource(dataSource)
    .embeddingModel(embeddingModel)
    .batchingStrategy(batchingStrategy)
    .build();

// 批量添加文档
vectorStore.add(largeDocumentList);

总结与未来展望

Spring AI通过统一API、模块化设计和自动化配置，大幅降低了NLP应用开发门槛。本文详细介绍了从文档处理、文本向量化、向量存储、模型调用到RAG系统构建的完整流程，并提供了实用的代码示例和最佳实践。

NLP应用开发路线图

1. 基础阶段：掌握文档加载、文本分割和基础模型调用
2. 进阶阶段：实现向量存储集成和RAG系统
3. 优化阶段：关注性能调优、缓存策略和监控告警
4. 创新阶段：探索多模态处理、智能代理和持续学习

随着AI技术的快速发展，Spring AI将继续整合更多先进技术，如多模态模型、神经符号推理和自主智能体等，为开发者提供更强大的工具集。建议开发者关注Spring AI社区动态，参与开源贡献，共同推动AI应用开发的标准化和工业化。

后续学习资源

• Spring AI官方文档与示例项目
• 《Spring AI实战》在线教程
• Spring AI社区贡献指南
• NLP模型评估与优化实践指南

通过Spring AI，开发者可以更专注于业务逻辑创新，而非底层技术实现，快速构建可靠、高效的NLP应用，为企业数字化转型注入智能动力。

【免费下载链接】spring-ai An Application Framework for AI Engineering 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/spr/spring-ai