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 2025-12-05 17:57:33 发布

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#Spring AI #RAG #Java #微服务 #Milvus #向量数据库 #智能问答

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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，无法满足现代企业对知识管理的需求。Spring AI结合RAG（检索增强生成）技术，为企业提供了一种全新的智能文档问答解决方案。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架和RAG技术构建企业级智能文档问答系统。

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。它支持多种AI提供商，包括OpenAI、Google AI、Azure AI等，并提供了丰富的功能如提示工程、向量化、工具调用等。

RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术，它首先从知识库中检索相关信息，然后基于检索到的信息生成回答。这种方法能够有效减少AI模型的幻觉问题，提高回答的准确性和可靠性。

向量数据库

向量数据库是RAG系统的核心组件，用于存储和检索文档的向量表示。常用的向量数据库包括Milvus、Chroma、Redis等，它们能够高效地进行相似性搜索。

系统架构设计

整体架构

我们的智能文档问答系统采用微服务架构，主要包括以下组件：

文档处理服务：负责文档的解析、分块和向量化
向量存储服务：使用Milvus存储文档向量
检索服务：处理用户查询的向量化和相似性检索
生成服务：基于检索结果生成回答
API网关：统一处理外部请求

技术选型

后端框架：Spring Boot 3.x
AI集成：Spring AI
向量数据库：Milvus
文档处理：Apache Tika
缓存：Redis
消息队列：Kafka
监控：Prometheus + Grafana

核心实现

1. 文档处理与向量化

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @Autowired
    private MilvusService milvusService;
    
    public void processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocument(file);
        
        // 文档分块
        List<String> chunks = chunkDocument(content);
        
        // 向量化处理
        List<List<Double>> embeddings = chunks.stream()
            .map(chunk -> embeddingClient.embed(chunk))
            .collect(Collectors.toList());
        
        // 存储到向量数据库
        milvusService.storeEmbeddings(chunks, embeddings);
    }
    
    private String parseDocument(MultipartFile file) {
        // 使用Apache Tika解析各种文档格式
        Tika tika = new Tika();
        try {
            return tika.parseToString(file.getInputStream());
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("文档解析失败", e);
        }
    }
    
    private List<String> chunkDocument(String content) {
        // 基于语义的分块策略
        return SemanticChunker.chunk(content, 1000); // 每块约1000字符
    }
}

2. 检索增强生成

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private MilvusService milvusService;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 查询向量化
        List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
        
        // 检索相关文档片段
        List<String> relevantChunks = milvusService.searchSimilar(
            questionEmbedding, 5); // 检索最相似的5个片段
        
        // 构建提示
        String prompt = buildPrompt(question, relevantChunks);
        
        // 生成回答
        return chatClient.generate(prompt);
    }
    
    private String buildPrompt(String question, List<String> contexts) {
        StringBuilder prompt = new StringBuilder();
        prompt.append("基于以下上下文信息，请回答用户的问题：\n\n");
        
        for (int i = 0; i < contexts.size(); i++) {
            prompt.append("上下文[").append(i + 1).append("]: ").append(contexts.get(i)).append("\n\n");
        }
        
        prompt.append("问题: ").append(question).append("\n\n");
        prompt.append("请根据上述上下文提供准确、简洁的回答。如果上下文信息不足以回答问题，请明确说明。");
        
        return prompt.toString();
    }
}

3. Milvus向量数据库集成

@Service
public class MilvusService {
    
    private final MilvusClient client;
    
    public MilvusService(@Value("${milvus.host}") String host) {
        this.client = new MilvusServiceClient(
            ConnectParam.newBuilder()
                .withHost(host)
                .withPort(19530)
                .build()
        );
    }
    
    public void storeEmbeddings(List<String> texts, List<List<Double>> embeddings) {
        List<InsertParam.Field> fields = new ArrayList<>();
        fields.add(new InsertParam.Field("text", texts));
        fields.add(new InsertParam.Field("embedding", embeddings));
        
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
            .withCollectionName("documents")
            .withFields(fields)
            .build();
        
        client.insert(insertParam);
    }
    
    public List<String> searchSimilar(List<Double> queryEmbedding, int topK) {
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
            .withCollectionName("documents")
            .withMetricType(MetricType.L2)
            .withTopK(topK)
            .withVectors(Collections.singletonList(queryEmbedding))
            .withParams("{\"nprobe\":10}")
            .build();
        
        SearchResults results = client.search(searchParam);
        return extractTextsFromResults(results);
    }
}

性能优化策略

1. 缓存优化

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public RedisCacheManager cacheManager(RedisConnectionFactory factory) {
        RedisCacheConfiguration config = RedisCacheConfiguration.defaultCacheConfig()
            .entryTtl(Duration.ofHours(1))
            .disableCachingNullValues();
        
        return RedisCacheManager.builder(factory)
            .cacheDefaults(config)
            .build();
    }
}

@Service
public class RagService {
    
    @Cacheable(value = "answers", key = "#question")
    public String generateAnswer(String question) {
        // 生成回答的逻辑
    }
}

2. 异步处理

@Async
public CompletableFuture<Void> asyncProcessDocument(MultipartFile file) {
    return CompletableFuture.runAsync(() -> {
        documentProcessor.processDocument(file);
    });
}

3. 批量处理优化

public void batchProcessDocuments(List<MultipartFile> files) {
    files.parallelStream()
        .forEach(this::processDocument);
}

监控与运维

1. 健康检查

@Component
public class MilvusHealthIndicator implements HealthIndicator {
    
    @Autowired
    private MilvusService milvusService;
    
    @Override
    public Health health() {
        try {
            // 检查Milvus连接状态
            boolean isHealthy = milvusService.checkHealth();
            return isHealthy ? Health.up().build() : Health.down().build();
        } catch (Exception e) {
            return Health.down(e).build();
        }
    }
}

2. 性能监控

@RestController
public class MetricsController {
    
    private final MeterRegistry meterRegistry;
    
    @PostMapping("/api/query")
    public ResponseEntity<String> handleQuery(@RequestBody QueryRequest request) {
        Timer.Sample sample = Timer.start(meterRegistry);
        
        try {
            String answer = ragService.generateAnswer(request.getQuestion());
            sample.stop(Timer.builder("query.duration")
                .tag("success", "true")
                .register(meterRegistry));
            
            return ResponseEntity.ok(answer);
        } catch (Exception e) {
            sample.stop(Timer.builder("query.duration")
                .tag("success", "false")
                .register(meterRegistry));
            
            throw e;
        }
    }
}

安全考虑

1. 输入验证

@Validated
public class QueryRequest {
    
    @NotBlank
    @Size(max = 1000)
    private String question;
    
    // getters and setters
}

2. 权限控制

@PreAuthorize("hasRole('USER')")
@PostMapping("/api/query")
public ResponseEntity<String> handleQuery(@Valid @RequestBody QueryRequest request) {
    // 处理查询
}

部署方案

Docker容器化部署

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/*.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

Kubernetes部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-service
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: rag-service
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rag-service
    spec:
      containers:
      - name: rag-service
        image: rag-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"