Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布

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#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #文档问答 #向量数据库 #微服务

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已经无法满足用户对于精准、智能问答的需求。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业提供了一种全新的智能文档问答解决方案。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架构建企业级智能文档问答系统。

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等主流AI服务提供商。

RAG技术原理

RAG（检索增强生成）技术结合了信息检索和文本生成的优势。其核心思想是：

首先从知识库中检索与问题相关的文档片段
然后将检索到的上下文与用户问题一起提供给大语言模型
最后生成基于准确信息的回答

系统架构设计

整体架构

用户界面层 → API网关层 → 业务逻辑层 → 数据访问层
                                   ↓
                               向量数据库
                                   ↓
                               文档存储

核心组件

文档处理模块：负责文档的解析、分块和向量化
向量存储模块：使用Milvus或Chroma存储文档向量
检索模块：实现语义相似度检索
生成模块：集成大语言模型生成回答
缓存模块：使用Redis缓存频繁查询结果

环境准备与配置

Maven依赖配置

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

应用配置

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-3.5-turbo
          temperature: 0.7
  
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379

核心功能实现

1. 文档向量化处理

@Service
public class DocumentVectorizationService {
    
    @Autowired
    privat

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