Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，企业对于智能化文档处理的需求日益增长。传统的文档管理系统往往只能提供简单的关键词搜索，无法理解用户的自然语言查询意图。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业构建智能文档问答系统提供了全新的解决方案。

技术栈概述

核心组件

• Spring AI: Spring生态系统中的AI集成框架
• RAG架构: 检索增强生成技术
• 向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
• Embedding模型: OpenAI/Ollama
• Spring Boot: 后端开发框架

系统架构设计

整体架构

用户请求 → API网关 → Spring AI服务 → RAG引擎 → 向量数据库 → 大语言模型 → 响应生成

核心模块

1. 文档预处理模块
2. 向量化存储模块
3. 语义检索模块
4. 答案生成模块
5. 会话管理模块

实现步骤详解

1. 环境准备与依赖配置

首先在Spring Boot项目中添加Spring AI依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 文档加载与预处理

实现文档加载器，支持多种格式：

@Component
public class DocumentLoader {
    
    @Autowired
    private TextSplitter textSplitter;
    
    public List<Document> loadDocuments(String filePath) {
        // 支持PDF、Word、TXT等多种格式
        List<Document> documents = new ArrayList<>();
        
        // 文件解析逻辑
        String content = parseFileContent(filePath);
        
        // 文本分割
        List<String> chunks = textSplitter.splitText(content);
        
        for (String chunk : chunks) {
            documents.add(new Document(chunk, Map.of("source", filePath)));
        }
        
        return documents;
    }
    
    private String parseFileContent(String filePath) {
        // 具体的文件解析实现
        return "";
    }
}

3. 向量化与存储

使用Spring AI的向量存储功能：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Value("${spring.ai.milvus.uri}")
    private String milvusUri;
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel) {
        MilvusVectorStoreConfig config = MilvusVectorStoreConfig.builder()
            .uri(milvusUri)
            .collectionName("enterprise_docs")
            .build();
            
        return new MilvusVectorStore(config, embeddingModel);
    }
    
    @Bean
    public EmbeddingModel embeddingModel() {
        return new OpenAiEmbeddingModel(
            OpenAiEmbeddingOptions.builder()
                .apiKey("your-api-key")
                .model("text-embedding-ada-002")
                .build()
        );
    }
}

4. RAG检索增强实现

构建RAG服务核心逻辑：

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public String generateAnswer(String question, String conversationId) {
        // 1. 查询相关文档片段
        List<Document> relevantDocs = retrieveRelevantDocuments(question);
        
        // 2. 构建提示词
        String prompt = buildPrompt(question, relevantDocs);
        
        // 3. 调用大语言模型生成答案
        ChatResponse response = chatClient.call(
            new UserMessage(prompt)
        );
        
        // 4. 保存会话历史
        saveConversationHistory(conversationId, question, response.getResult());
        
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
    
    private List<Document> retrieveRelevantDocuments(String query) {
        // 语义检索实现
        return vectorStore.similaritySearch(query, 5);
    }
    
    private String buildPrompt(String question, List<Document> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (Document doc : documents) {
            context.append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }
        
        return String.format("""
            基于以下上下文信息，请回答用户的问题。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            要求：
            1. 基于上下文信息回答
            2. 如果上下文没有相关信息，请如实告知
            3. 回答要准确、简洁
            """, context.toString(), question);
    }
}

5. REST API设计

提供对外服务的API接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<ApiResponse> askQuestion(
            @RequestBody QuestionRequest request,
            @RequestHeader(value = "X-Conversation-Id", required = false) String conversationId) {
        
        try {
            String answer = ragService.generateAnswer(request.getQuestion(), 
                conversationId != null ? conversationId : UUID.randomUUID().toString());
            
            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success(answer));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(ApiResponse.error("系统繁忙，请稍后重试"));
        }
    }
    
    @PostMapping("/documents/upload")
    public ResponseEntity<ApiResponse> uploadDocument(
            @RequestParam("file") MultipartFile file) {
        
        try {
            // 文档上传和处理逻辑
            documentProcessingService.processUploadedFile(file);
            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("文档上传成功"));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(ApiResponse.error("文档处理失败"));
        }
    }
}

性能优化策略

1. 缓存机制

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(1000));
        return cacheManager;
    }
}

@Service
public class RagService {
    
    @Cacheable(value = "similarDocuments", key = "#query")
    public List<Document> retrieveRelevantDocuments(String query) {
        // 检索逻辑
    }
}

2. 异步处理

@Async
public CompletableFuture<String> processDocumentAsync(String filePath) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        // 耗时的文档处理操作
        return processDocument(filePath);
    });
}

安全考虑

1. 输入验证

public class QuestionRequest {
    
    @NotBlank(message = "问题不能为空")
    @Size(max = 1000, message = "问题长度不能超过1000字符")
    private String question;
    
    // getters and setters
}

2. 权限控制

@PreAuthorize("hasRole('USER')")
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<ApiResponse> askQuestion(
        @RequestBody @Valid QuestionRequest request) {
    // 业务逻辑
}

监控与日志

1. Micrometer监控

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,metrics,prometheus
  metrics:
    tags:
      application: spring-ai-rag-service

2. 结构化日志

@Slf4j
@Service
public class RagService {
    
    public String generateAnswer(String question, String conversationId) {
        log.info("Processing question: {}, conversationId: {}", question, conversationId);
        
        try {
            // 业务逻辑
            log.debug("Retrieved {} relevant documents", documents.size());
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("Error processing question: {}", question, e);
            throw e;
        }
    }
}

部署与运维

Docker容器化

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/spring-ai-rag-service.jar app.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: spring-ai-rag-service
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: spring-ai-rag-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_AI_OPENAI_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: openai-secret
              key: api-key

实际应用场景

1. 企业知识库问答

帮助企业员工快速查询公司政策、技术文档、流程规范等信息。

2. 客户服务系统

为客服人员提供准确的产品信息和技术支持答案。

3. 教育培训平台

为学生和教师提供智能的学习资料查询和答疑服务。

总结与展望

Spring AI与RAG技术的结合为企业构建智能文档问答系统提供了强大的技术基础。通过本文介绍的架构设计和实现方案，开发者可以快速搭建起一个高效、可靠的智能问答系统。

未来发展方向：

1. 多模态文档支持（图片、表格等）
2. 实时文档更新与索引
3. 多语言支持
4. 更精细的权限控制
5. 个性化推荐能力

通过持续优化和迭代，Spring AI+RAG的解决方案将在企业智能化转型中发挥越来越重要的作用。