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，无法满足用户对精准信息获取的需求。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等主流AI服务提供商，同时提供了丰富的工具和组件来简化AI应用的开发。

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，然后将这些片段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。这种方法有效解决了大语言模型的知识更新滞后和幻觉问题。

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. 数据层：负责文档的存储和管理，支持多种文档格式（PDF、Word、Excel等）
2. 处理层：包含文档解析、向量化、索引构建等功能
3. 服务层：提供检索、生成、缓存等核心服务
4. 应用层：REST API接口和Web界面

技术组件选型

• 向量数据库：Milvus或Chroma，用于存储文档向量和快速相似度检索
• Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002或本地部署的Ollama模型
• 生成模型：GPT-4或Llama 2，用于答案生成
• 缓存系统：Redis，提高系统响应速度

核心实现步骤

1. 文档预处理与向量化

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 分块处理
        List<String> chunks = splitIntoChunks(content);
        
        // 向量化
        List<Embedding&g