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

在人工智能技术飞速发展的今天，企业面临着海量文档管理和知识检索的挑战。传统的基于关键词的搜索方式已经无法满足用户对精准、智能问答的需求。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解决方案。

本文将深入探讨如何使用Spring AI框架和RAG技术构建一个完整的企业级智能文档问答系统，涵盖从文档处理到智能问答的全流程实现。

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: 检索增强生成技术栈
• 向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
• Embedding模型: OpenAI/Ollama
• 文档处理: Apache POI, Tika

辅助技术

• Spring Boot 3.x
• Spring Data
• Redis
• Docker
• Maven/Gradle

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
                            ↓
                    向量数据库层
                            ↓
                      AI模型层

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. 智能问答模块
5. 会话管理模块

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>
    
    <!-- 向量数据库客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.3.4</version>
    </dependency>
</dependencies>

应用配置

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4
  
  data:
    redis:
      host: localhost
      port: 6379

milvus:
  host: localhost
  port: 19530

核心实现细节

1. 文档预处理与向量化

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private