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。传统的文档检索方式往往效率低下，难以满足快速获取精准信息的需求。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。本文将深入探讨如何利用Spring AI框架和RAG技术构建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。它支持OpenAI、Google AI、Azure OpenAI等多种AI服务提供商，简化了AI功能的集成过程。

RAG技术原理

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术。它首先从知识库中检索相关文档片段，然后将这些信息作为上下文提供给生成模型，从而产生更加准确和相关的回答。

向量数据库

在RAG架构中，向量数据库扮演着关键角色。常用的向量数据库包括：

• Milvus：开源的向量数据库，支持高性能的相似性搜索
• Chroma：轻量级的向量数据库，易于部署和使用
• Redis：通过RedisSearch模块支持向量搜索

系统架构设计

整体架构

我们的智能文档问答系统采用分层架构设计：

1. 数据预处理层：负责文档的加载、分割和向量化
2. 向量存储层：使用向量数据库存储文档嵌入向量
3. 检索层：实现语义搜索和相似性匹配
4. 生成层：基于检索结果生成自然语言回答
5. API层：提供RESTful接口供客户端调用

技术组件选型

• Spring Boot 3.x：作为基础框架
• Spring AI：AI功能集成
• Milvus：向量数据库
• OpenAI Embeddings：文本向量化
• OpenAI GPT-4：文本生成
• Spring Data JPA：传统数据存储
• Spring Security：安全认证

核心实现步骤

1. 环境准备与依赖配置

首先在pom.xml中添加必要的依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>0.8.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.3.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 文档处理与向量化

实现文档加载和向量化服务：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private OpenAiEmbedding