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 2025-12-04 15:03:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 15:03:47 发布 · 782 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #向量数据库 #智能问答 #企业应用

Java 专栏收录该内容

873 篇文章

订阅专栏

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。传统的文档管理系统往往只能提供简单的关键词搜索，无法理解用户的自然语言查询意图。Spring AI结合RAG（检索增强生成）技术，为企业构建智能文档问答系统提供了全新的解决方案。

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等
文档处理: Apache POI, Tika等

系统架构设计

整体架构

用户界面层 → API网关层 → 业务逻辑层 → 数据存储层
    ↑           ↑           ↑           ↑
自然语言    身份认证     AI处理     向量数据库
查询输入    与授权      引擎        文档存储

技术组件详解

1. Spring AI集成

Spring AI提供了统一的AI服务抽象层，支持多种AI模型供应商：

@Configuration
public class AiConfig {
    
    @Bean
    public ChatClient chatClient() {
        return new OpenAiChatClient(apiKey);
    }
    
    @Bean
    public EmbeddingClient embeddingClient() {
        return new OpenAiEmbeddingClient(apiKey);
    }
}

2. RAG处理流程

RAG技术的核心流程包括三个主要阶段：

文档预处理与向量化
语义检索与相关性排序
上下文增强的生成回答

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 将问题转换为向量
        List<Double> questionVector = embeddingClient.embed(question);
        
        // 2. 从向量数据库中检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(
            questionVector, 5);
        
        // 3. 构建增强的提示词
        String enhancedPrompt = buildEnhancedPrompt(question, relevantDocs);
        
        // 4. 生成最终回答
        return chatClient.generate(enhancedPrompt);
    }
}

关键技术实现

文档加载与处理

企业文档通常包含多种格式，需要统一的处理管道：

@Component
public class DocumentProcessor {
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(File file) {
        String content = extractContent(file);
        List<String> chunks = splitIntoChunks(content);
        
        return chunks.stream()
            .map(chunk -> new DocumentChunk(
                chunk, 
                embeddingClient.embed(chunk)
            ))
            .collect(Collectors.toList());
    }
    
    private String extractContent(File file) {
        // 支持多种文档格式的提取
        String extension = getFileExtension(file.getName());
        
        switch (extension) {
            case "pdf":
                return PdfExtractor.extract(file);
            case "docx":
                return DocxExtractor.extract(file);
            case "txt":
                return TxtExtractor.extract(file);
            default:
                throw new UnsupportedFormatException(extension);
        }
    }
}

向量数据库集成

使用Redis作为向量存储的示例：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        RedisVectorStoreConfig config = RedisVectorStoreConfig.builder()
            .indexName("document_vectors")
            .dimension(1536) // OpenAI embedding维度
            .build();
        
        return new RedisVectorStore(connectionFactory, config);
    }
}

智能问答服务

完整的问答服务实现：

@Service
@Slf4j
public class IntelligentQAService {
    
    private static final String PROMPT_TEMPLATE = """
        基于以下上下文信息，请回答用户的问题。
        
        上下文：
        {context}
        
        问题：{question}
        
        要求：
        1. 回答要准确、简洁
        2. 如果上下文信息不足，请明确说明
        3. 不要编造不存在的信息
        
        回答：
        """;
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @Autowired
    private ConversationMemory conversationMemory;
    
    public QAResponse askQuestion(String question, String sessionId) {
        try {
            // 获取会话历史
            List<Message> history = conversationMemory.getHistory(sessionId);
            
            // 使用RAG获取增强的回答
            String answer = ragService.answerQuestion(question);
            
            // 保存到会话记忆
            conversationMemory.addMessage(sessionId, 
                new UserMessage(question));
            conversationMemory.addMessage(sessionId, 
                new AssistantMessage(answer));
            
            return new QAResponse(answer, true, "");
            
        } catch (Exception e) {
            log.error("问答处理失败", e);
            return new QAResponse("抱歉，系统暂时无法处理您的请求", false, e.getMessage());
        }
    }
}

性能优化策略

1. 批量处理优化

// 批量文档处理
@Async
public CompletableFuture<Void> processDocumentsBatch(List<File> files) {
    return CompletableFuture.runAsync(() -> {
        files.parallelStream()
            .forEach(this::processDocument);
    });
}

2. 缓存策略

@Cacheable(value = "similarDocuments", key = "#questionHash")
public List<Document> findSimilarDocuments(String question) {
    // 昂贵的向量相似度计算
    return vectorStore.similaritySearch(question);
}

3. 连接池优化

@Bean
public LettucePoolingClientConfiguration lettucePoolConfig() {
    return LettucePoolingClientConfiguration.builder()
        .poolConfig(new GenericObjectPoolConfig<>() {{
            setMaxTotal(50);
            setMaxIdle(10);
            setMinIdle(5);
        }})
        .build();
}

安全考虑

1. 输入验证

public void validateQuestion(String question) {
    if (question == null || question.trim().isEmpty()) {
        throw new InvalidInputException("问题不能为空");
    }
    
    if (question.length() > 1000) {
        throw new InvalidInputException("问题长度超过限制");
    }
    
    // 防止注入攻击
    if (containsMaliciousContent(question)) {
        throw new SecurityException("检测到恶意内容");
    }
}

2. 访问控制

@PreAuthorize("hasRole('USER')")
public QAResponse askQuestion(String question, String sessionId) {
    // 业务逻辑
}

监控与日志

1. Micrometer监控

@Bean
public MeterRegistry meterRegistry() {
    return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
}

@Timed(value = "qa.process.time", description = "问答处理时间")
public QAResponse askQuestion(String question) {
    // 业务逻辑
}

2. 结构化日志

@Slf4j
@Service
public class QAService {
    
    public QAResponse askQuestion(String question) {
        MDC.put("question", question);
        
        log.info("开始处理用户问答请求");
        
        try {
            // 业务逻辑
            log.info("问答处理完成");
            return response;
        } catch (Exception e) {
            log.error("问答处理异常", e);
            throw e;
        } finally {
            MDC.clear();
        }
    }
}

部署与运维

Docker容器化

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/qa-system.jar app.jar
COPY config/application.yml config/

EXPOSE 8080

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

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: qa-system
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: qa-system
  template:
    metadata:
      labels:
        app: qa-system
    spec:
      containers:
      - name: qa-app
        image: qa-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"