Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

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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

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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，无法满足快速获取准确信息的需求。Spring AI结合RAG（检索增强生成）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。其主要特性包括：

模型抽象层：统一访问不同AI提供商的模型
提示工程支持：提供模板化和动态提示生成
工具调用框架：支持函数调用和外部工具集成
向量化支持：内置文本嵌入和向量搜索功能

RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的AI技术架构：

检索阶段：从知识库中检索与问题相关的文档片段
增强阶段：将检索到的信息作为上下文提供给生成模型
生成阶段：基于检索到的上下文生成准确、可靠的回答

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
- 文档加载与解析
- 文本分块与预处理
- 向量化嵌入生成
检索增强模块
- 语义相似度计算
- 相关文档检索
- 上下文构建
生成回答模块
- 提示工程优化
- AI模型调用
- 回答后处理

实现步骤详解

环境准备

首先添加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>

文档处理实现

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(String documentContent) {
        // 文本分块
        List<String> chunks = textSplitter.split(documentContent);
        
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        
        for (String chunk : chunks) {
            // 生成向量嵌入
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            
            DocumentChunk documentChunk = new DocumentChunk(
                chunk, 
                embedding,
                System.currentTimeMillis()
            );
            
            documentChunks.add(documentChunk);
        }
        
        return documentChunks;
    }
}

向量数据库集成

使用Redis作为向量数据库：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore redisVectorStore(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        return new RedisVectorStore(connectionFactory, 1536); // OpenAI embedding维度
    }
}

@Service
public class DocumentService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void storeDocuments(List<DocumentChunk> chunks) {
        List<Vector> vectors = chunks.stream()
            .map(chunk -> new Vector(
                chunk.getId(),
                chunk.getEmbedding(),
                Map.of("content", chunk.getContent())
            ))
            .collect(Collectors.toList());
        
        vectorStore.add(vectors);
    }
    
    public List<DocumentChunk> searchSimilarDocuments(String query, int topK) {
        List<Double> queryEmbedding = embeddingClient.embed(query);
        
        return vectorStore.search(queryEmbedding, topK).stream()
            .map(result -> new DocumentChunk(
                result.getId(),
                (String) result.getMetadata().get("content"),
                result.getEmbedding()
            ))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

RAG问答服务实现

@Service
public class RagQAService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private DocumentService documentService;
    
    public String answerQuestion(String question) {
        // 检索相关文档
        List<DocumentChunk> relevantDocs = documentService.searchSimilarDocuments(question, 5);
        
        // 构建上下文
        String context = buildContext(relevantDocs);
        
        // 构建提示
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContext(List<DocumentChunk> documents) {
        StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
        contextBuilder.append("基于以下文档内容回答问题：\n\n");
        
        for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
            contextBuilder.append(String.format("[文档%d]: %s\n\n", 
                i + 1, documents.get(i).getContent()));
        }
        
        return contextBuilder.toString();
    }
    
    private String buildPrompt(String question, String context) {
        return String.format("""
            你是一个专业的文档问答助手。请基于提供的文档内容回答用户的问题。
            
            %s
            
            问题：%s
            
            要求：
            1. 回答要准确基于文档内容
            2. 如果文档中没有相关信息，请明确说明
            3. 回答要简洁明了
            
            请开始回答：
            """, context, question);
    }
}

REST API接口

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagQAService ragQAService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<AnswerResponse> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        try {
            String answer = ragQAService.answerQuestion(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(new AnswerResponse(answer));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(new AnswerResponse("系统繁忙，请稍后重试"));
        }
    }
    
    @PostMapping("/documents")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestBody DocumentUploadRequest request) {
        // 文档上传和处理逻辑
        return ResponseEntity.ok("文档处理完成");
    }
}

性能优化策略

检索优化

分层检索：结合关键词检索和语义检索
缓存机制：缓存常见问题的回答
索引优化：优化向量索引结构

生成优化

提示压缩：减少不必要的上下文信息
流式响应：支持流式生成提高响应速度
模型选择：根据场景选择合适的模型大小

错误处理与监控

异常处理

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    
    @ExceptionHandler(AIException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAIException(AIException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE)
            .body(new ErrorResponse("AI服务暂时不可用"));
    }
    
    @ExceptionHandler(Exception.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleGeneralException(Exception ex) {
        log.error("系统异常", ex);
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
            .body(new ErrorResponse("系统内部错误"));
    }
}

监控指标

@Configuration
public class MetricsConfig {
    
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
    }
    
    @Bean
    public Timer responseTimer(MeterRegistry registry) {
        return Timer.builder("rag.response.time")
            .description("RAG问答响应时间")
            .register(registry);
    }
}