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 21:02:56 发布 · 938 阅读

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#Spring AI #RAG #Java #Spring Boot #AI #文档问答 #向量数据库

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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，无法满足快速获取精准信息的需求。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。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（Retrieval-Augmented Generation）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信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给生成模型，从而产生更准确、更相关的回答。

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：

数据层：负责文档的存储和管理，支持多种文档格式
检索层：实现向量化检索和语义搜索功能
AI服务层：集成Spring AI框架，处理自然语言理解和生成
应用层：提供RESTful API和Web界面

技术组件选择

向量数据库：Milvus或Chroma
Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002或本地部署的Ollama模型
LLM模型：GPT-4或开源替代方案
文档处理：Apache POI、Tika等

核心实现步骤

1. 环境搭建与依赖配置

首先在Spring Boot项目中添加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. 文档预处理与向量化

文档预处理是RAG系统的关键步骤，包括文本提取、清洗和分块：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 提取文本内容
        String content = extractText(file);
        
        // 文本分块
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 生成向量嵌入
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            documentChunks.add(new DocumentChunk(chunk, embedding));
        }
        
        return documentChunks;
    }
    
    private String extractText(MultipartFile file) {
        // 实现文档文本提取逻辑
        // 支持PDF、Word、Excel等格式
        return "提取的文本内容";
    }
    
    private List<String> splitTextIntoChunks(String text) {
        // 实现文本分块逻辑
        return Arrays.asList(text.split("\\n\\n"));
    }
}

3. 向量数据库集成

集成Milvus向量数据库存储文档向量：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Value("${milvus.host}")
    private String milvusHost;
    
    @Value("${milvus.port}")
    private int milvusPort;
    
    @Bean
    public MilvusService milvusService() {
        ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder()
            .withHost(milvusHost)
            .withPort(milvusPort)
            .build();
        
        return new MilvusService(connectParam);
    }
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(MilvusService milvusService) {
        return new MilvusVectorStore(milvusService);
    }
}

4. 检索增强生成实现

实现RAG的核心检索和生成逻辑：

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 将问题转换为向量
        List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
        
        // 2. 从向量数据库中检索相关文档
        List<DocumentChunk> relevantChunks = vectorStore.similaritySearch(
            questionEmbedding, 5); // 检索最相关的5个文档块
        
        // 3. 构建提示词
        String context = buildContext(relevantChunks);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 4. 调用AI模型生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContext(List<DocumentChunk> chunks) {
        StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
        for (DocumentChunk chunk : chunks) {
            contextBuilder.append(chunk.getContent()).append("\n\n");
        }
        return contextBuilder.toString();
    }
    
    private String buildPrompt(String question, String context) {
        return String.format("""
            基于以下上下文信息，请回答用户的问题。
            如果上下文中的信息不足以回答问题，请如实告知。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            回答：
            """, context, question);
    }
}

5. RESTful API设计

提供问答接口和文档管理接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @Autowired
    private DocumentProcessor documentProcessor;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        try {
            String answer = ragService.answerQuestion(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(answer);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("回答问题时发生错误：" + e.getMessage());
        }
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
            // 存储到向量数据库
            vectorStore.store(chunks);
            return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("文档上传失败：" + e.getMessage());
        }
    }
}

性能优化策略

1. 缓存机制

使用Redis缓存频繁访问的问答结果：

@Service
public class CachedRagService {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    @Cacheable(value = "ragAnswers", key = "#question")
    public String answerQuestionWithCache(String question) {
        return ragService.answerQuestion(question);
    }
}

2. 异步处理

对于文档上传和处理使用异步操作：

@Async
public CompletableFuture<String> processDocumentAsync(MultipartFile file) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
        vectorStore.store(chunks);
        return "处理完成";
    });
}

3. 批量操作优化

实现批量文档处理和向量存储：

public void batchProcessDocuments(List<MultipartFile> files) {
    files.parallelStream().forEach(file -> {
        List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
        vectorStore.storeBatch(chunks);
    });
}

安全考虑

1. 输入验证

@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<String> askQuestion(@Valid @RequestBody QuestionRequest request) {
    // 验证输入
    if (request.getQuestion() == null || request.getQuestion().trim().isEmpty()) {
        return ResponseEntity.badRequest().body("问题不能为空");
    }
    
    if (request.getQuestion().length() > 1000) {
        return ResponseEntity.badRequest().body("问题长度超过限制");
    }
    
    // 处理逻辑...
}

2. 访问控制

使用Spring Security实现API访问控制：

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeHttpRequests(authz -> authz
                .requestMatchers("/api/rag/ask").authenticated()
                .requestMatchers("/api/rag/upload").hasRole("ADMIN")
                .anyRequest().permitAll())
            .httpBasic();
        return http.build();
    }
}

监控与日志

1. 性能监控

使用Micrometer集成Prometheus监控系统性能：

@Bean
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
    return registry -> registry.config().commonTags("application", "rag-system");
}

@Service
public class RagService {
    
    private final Counter questionCounter;
    
    public RagService(MeterRegistry registry) {
        this.questionCounter = Counter.builder("rag.questions.total")
            .description("Total number of questions asked")
            .register(registry);
    }
    
    public String answerQuestion(String question) {
        questionCounter.increment();
        // 处理逻辑...
    }
}

2. 日志记录

配置详细的日志记录：

<configuration>
    <appender name="FILE" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender">
        <file>logs/rag-system.log</file>
        <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">
            <fileNamePattern>logs/rag-system.%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern>
            <maxHistory>30</maxHistory>
        </rollingPolicy>
        <encoder>
            <pattern>%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%thread] %-5level %logger{36} - %msg%n</pattern>
        </encoder>
    </appender>
    
    <root level="INFO">
        <appender-ref ref="FILE" />
    </root>
</configuration>

部署与运维

1. Docker容器化

创建Dockerfile部署应用：

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/rag-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

2. Kubernetes部署

创建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: "prod"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rag-service
spec:
  selector:
    app: rag-system
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080