Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创 于 2025-08-28 11:03:12 发布 · 642 阅读 · 14 ·
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#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #文档问答 #向量数据库 #企业应用

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存在检索效率低、理解能力有限等问题。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业提供了构建智能文档问答系统的强大工具。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架和RAG技术构建一个高效的企业级文档问答系统。

技术栈概述

Spring AI框架

Spring AI是Spring生态系统中的AI集成框架，提供了统一的API来访问各种AI模型和服务。其主要特性包括：

  • 模型抽象层：统一访问OpenAI、Google AI、Ollama等模型
  • 提示工程支持：内置提示模板和填充机制
  • 工具调用标准化：支持函数调用和工具执行
  • 会话内存管理：维护对话上下文和历史记录

RAG技术架构

RAG（检索增强生成）结合了信息检索和文本生成的优势：

public class RAGPipeline {
    private VectorStore vectorStore;
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    private ChatModel chatModel;
    
    public String answerQuestion(String question, List<Document> context) {
        // 1. 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = retrieveRelevantDocuments(question);
        
        // 2. 构建增强提示
        String enhancedPrompt = buildEnhancedPrompt(question, relevantDocs);
        
        // 3. 生成回答
        return chatModel.generate(enhancedPrompt);
    }
}

系统架构设计

整体架构

用户界面层 → API网关层 → 业务逻辑层 → 数据存储层
    ↑           ↑           ↑           ↑
Web前端     Spring Boot   Spring AI   向量数据库
                         RAG服务     文档存储

核心组件

  1. 文档处理模块

    • 文档加载和解析
    • 文本分割和预处理
    • 向量化嵌入生成

  2. 向量存储模块

    • 支持多种向量数据库（Milvus、Chroma、Redis）
    • 高效的相似度搜索
    • 索引管理和优化

  3. AI模型集成模块

    • 多模型支持（OpenAI、Ollama等）
    • 提示工程和模板管理
    • 响应后处理和格式化

实战开发步骤

1. 环境准备和依赖配置

首先在pom.xml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-transformers-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 文档处理服务实现

@Service
public class DocumentProcessingService {
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void processDocument(MultipartFile file) {
        // 文档解析
        String content = parseDocument(file);
        
        // 文本分割
        List<TextSegment> segments = splitText(content);
        
        // 生成嵌入向量
        List<Embedding> embeddings = embeddingModel.embed(segments);
        
        // 存储到向量数据库
        vectorStore.add(embeddings, segments);
    }
    
    private List<TextSegment> splitText(String content) {
        // 使用重叠窗口分割文本
        int chunkSize = 1000;
        int overlap = 200;
        
        List<TextSegment> segments = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < content.length(); i += chunkSize - overlap) {
            int end = Math.min(i + chunkSize, content.length());
            String segmentText = content.substring(i, end);
            segments.add(new TextSegment(segmentText));
        }
        return segments;
    }
}

3. RAG查询服务实现

@Service
public class RAGQueryService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private ChatModel chatModel;
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    public String query(String question) {
        // 1. 将问题转换为向量
        Embedding questionEmbedding = embeddingModel.embed(question);
        
        // 2. 检索相关文档片段
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(
            questionEmbedding, 
            5, // 返回前5个最相关的结果
            0.7 // 相似度阈值
        );
        
        // 3. 构建增强提示
        String context = buildContext(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 4. 调用AI模型生成回答
        ChatResponse response = chatModel.generate(prompt);
        
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContext(List<Document> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (Document doc : documents) {
            context.append("文档片段: ").append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }
        return context.toString();
    }
    
    private String buildPrompt(String question, String context) {
        return String.format("""
            基于以下文档内容，请回答用户的问题。
            
            文档内容：
            %s
            
            用户问题：%s
            
            请提供准确、简洁的回答，如果文档中没有相关信息，请明确说明。
            """, context, question);
    }
}

4. REST API控制器

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RAGController {
    
    @Autowired
    private RAGQueryService ragQueryService;
    
    @Autowired
    private DocumentProcessingService documentProcessingService;
    
    @PostMapping("/query")
    public ResponseEntity<String> query(@RequestParam String question) {
        try {
            String answer = ragQueryService.query(question);
            return ResponseEntity.ok(answer);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("查询处理失败: " + e.getMessage());
        }
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam MultipartFile file) {
        try {
            documentProcessingService.processDocument(file);
            return ResponseEntity.ok("文档处理完成");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("文档处理失败: " + e.getMessage());
        }
    }
}

高级特性实现

1. 多模型支持

@Configuration
public class ModelConfiguration {
    
    @Bean
    @Primary
    public ChatModel openAIChatModel(@Value("${openai.api-key}") String apiKey) {
        OpenAIChatOptions options = OpenAIChatOptions.builder()
            .model("gpt-4")
            .temperature(0.1)
            .maxTokens(1000)
            .build();
        
        return new OpenAIChatClient(apiKey, options);
    }
    
    @Bean
    public ChatModel ollamaChatModel() {
        return new OllamaChatClient("http://localhost:11434", "llama2");
    }
}

2. 缓存优化

@Service
public class CachedRAGService {
    
    @Autowired
    private RAGQueryService ragQueryService;
    
    @Cacheable(value = "ragAnswers", key = "#question")
    public String queryWithCache(String question) {
        return ragQueryService.query(question);
    }
    
    @CacheEvict(value = "ragAnswers", allEntries = true)
    public void clearCache() {
        // 缓存清空
    }
}

3. 性能监控

@Configuration
public class MonitoringConfig {
    
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new SimpleMeterRegistry();
    }
    
    @Bean
    public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
        return new TimedAspect(registry);
    }
}

@Service
public class MonitoredRAGService {
    
    @Timed(value = "rag.query.time", description = "Time spent processing RAG queries")
    @Counted(value = "rag.query.count", description = "Number of RAG queries processed")
    public String query(String question) {
        // 查询处理逻辑
        return "response";
    }
}

部署和运维

Docker容器化部署

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/rag-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

Kubernetes部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-system
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: rag-system
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rag-system
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "production"
        - name: OPENAI_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: openai-secret
              key: api-key
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rag-service
spec:
  selector:
    app: rag-system
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  type: LoadBalancer

性能优化策略

1. 向量索引优化

public class VectorStoreOptimizer {
    
    public void optimizeIndex() {
        // 创建分层可导航小世界图（HNSW）索引
        HnswIndexOptions options = HnswIndexOptions.builder()
            .efConstruction(200)
            .M(16)
            .build();
        
        vectorStore.createIndex(options);
    }
    
    public void cleanupOldVectors() {
        // 定期清理旧的向量数据
        LocalDateTime cutoff = LocalDateTime.now().minusMonths(6);
        vectorStore.deleteOlderThan(cutoff);
    }
}

2. 查询缓存策略

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(1, TimeUnit.HOURS)
            .maximumSize(1000));
        return cacheManager;
    }
}

测试策略

单元测试

@SpringBootTest
public class RAGQueryServiceTest {
    
    @MockBean
    private VectorStore vectorStore;
    
    @MockBean
    private ChatModel chatModel;
    
    @Autowired
    private RAGQueryService ragQueryService;
    
    @Test
    public void testQueryWithRelevantDocuments() {
        // 模拟向量存储返回相关文档
        when(vectorStore.similaritySearch(any(), anyInt(), anyDouble()))
            .thenReturn(Arrays.asList(
                new Document("相关文档内容1"),
                new Document("相关文档内容2")
            ));
        
        // 模拟AI模型响应
        when(chatModel.generate(anyString()))
            .thenReturn(new ChatResponse("测试回答"));
        
        String result = ragQueryService.query("测试问题");
        assertEquals("测试回答", result);
    }
}

集成测试

@SpringBootTest(webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
public class RAGIntegrationTest {
    
    @LocalServerPort
    private int port;
    
    @Test
    public void testEndToEndWorkflow() {
        // 上传文档
        uploadTestDocument();
        
        // 执行查询
        String response = restTemplate.postForObject(
            "http://localhost:" + port + "/api/rag/query?question=测试问题",
            null, String.class);
        
        assertNotNull(response);
        assertTrue(response.contains("相关"));
    }
}

安全考虑

1. API安全

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        return http
            .authorizeHttpRequests(auth -> auth
                .requestMatchers("/api/rag/**").authenticated()
                .anyRequest().permitAll())
            .oauth2ResourceServer(OAuth2ResourceServerConfigurer::jwt)
            .build();
    }
}

2. 数据隐私保护

@Service
public class DataAnonymizationService {
    
    public String anonymizeContent(String content) {
        // 移除敏感信息
        content = content.replaceAll("\\b\\d{4}-\\d{4}-\\d{4}-\\d{4}\\b", "[信用卡号]");
        content = content.replaceAll("\\b\\d{3}-\\d{2}-\\d{4}\\b", "[SSN]");
        return content;
    }
}

总结与展望

本文详细介绍了如何使用Spring AI和RAG技术构建企业级智能文档问答系统。通过合理的架构设计、性能优化和安全考虑，我们可以构建出高效、可靠的智能问答系统。

未来的发展方向包括：

  1. 多模态支持：支持图像、音频等非文本内容的处理
  2. 实时学习：系统能够从用户反馈中持续学习和改进
  3. 个性化适配：根据用户历史和行为提供个性化回答
  4. 边缘计算：在边缘设备上部署轻量级模型

Spring AI生态系统的持续发展将为构建更强大的AI应用提供更多可能性，RAG技术作为连接传统信息检索和现代AI生成的重要桥梁，将在企业智能化转型中发挥关键作用。

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