Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创于 2025-08-29 20:02:33 发布 · 930 阅读

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#Spring AI #RAG #向量数据库 #智能问答 #Java #Spring Boot #AI集成

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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，无法满足用户对精准信息获取的需求。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利用Spring AI框架和RAG技术构建高效的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输入到生成模型中，从而产生更加准确和相关的回答。

向量数据库

在RAG系统中，向量数据库扮演着关键角色。常用的向量数据库包括：

Milvus：开源的向量数据库，支持高效的相似性搜索
Chroma：轻量级的向量数据库，易于集成
Redis：通过RedisSearch模块支持向量搜索

系统架构设计

整体架构

用户请求 → API网关 → Spring AI服务 → 向量数据库检索 → AI模型生成 → 返回结果

核心组件

文档处理模块：负责文档的加载、解析和向量化
向量存储模块：使用向量数据库存储文档嵌入向量
检索模块：实现语义相似性搜索
生成模块：基于检索结果生成回答
API接口模块：提供RESTful API接口

实现步骤

1. 环境准备

首先，我们需要配置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. 文档处理与向量化

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<Double> generateEmbedding(String text) {
        return embeddingClient.embed(text);
    }
    
    public Document processDocument(MultipartFile file) {
        // 文档解析逻辑
        String content = extractContent(file);
        List<Double> embedding = generateEmbedding(content);
        
        return new Document(content, embedding, file.getOriginalFilename());
    }
    
    private String extractContent(MultipartFile file) {
        // 实现文档内容提取
        // 支持PDF、Word、Excel等格式
        return "提取的文档内容";
    }
}

3. 向量存储实现

使用Redis作为向量存储：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore redisVectorStore(RedisConnectionFactory connectionFactory) {
        return new RedisVectorStore(connectionFactory);
    }
}

@Service
public class VectorStoreService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void storeDocument(Document document) {
        Vector vector = new Vector(document.getId(), document.getEmbedding());
        vectorStore.store(vector);
    }
    
    public List<Document> searchSimilarDocuments(List<Double> queryEmbedding, int topK) {
        List<Vector> similarVectors = vectorStore.search(queryEmbedding, topK);
        return convertToDocuments(similarVectors);
    }
}

4. RAG检索增强生成

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private VectorStoreService vectorStoreService;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 生成问题嵌入向量
        List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
        
        // 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStoreService
            .searchSimilarDocuments(questionEmbedding, 5);
        
        // 构建提示词
        String context = buildContext(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 生成回答
        return chatClient.generate(prompt);
    }
    
    private String buildContext(List<Document> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (Document doc : documents) {
            context.append("文档：").append(doc.getTitle()).append("\n");
            context.append("内容：").append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }
        return context.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。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            要求：回答要准确、简洁，基于提供的上下文信息。
            """, context, question);
    }
}

5. API接口设计

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<AnswerResponse> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        String answer = ragService.generateAnswer(request.getQuestion());
        return ResponseEntity.ok(new AnswerResponse(answer));
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        // 文档上传和处理逻辑
        return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
    }
}

@Data
class QuestionRequest {
    private String question;
}

@Data
class AnswerResponse {
    private String answer;
    
    public AnswerResponse(String answer) {
        this.answer = answer;
    }
}

性能优化策略

1. 批量处理优化

对于大量文档的处理，采用批量处理方式：

@Async
public void processDocumentsInBatch(List<MultipartFile> files) {
    files.parallelStream()
        .map(this::processDocument)
        .forEach(this::storeDocument);
}

2. 缓存策略

实现查询结果缓存：

@Cacheable(value = "ragAnswers", key = "#question")
public String getCachedAnswer(String question) {
    return ragService.generateAnswer(question);
}

3. 异步处理

使用Spring的异步支持提高响应速度：

@Async
@EventListener
public void handleDocumentUploadEvent(DocumentUploadEvent event) {
    // 异步处理文档上传
}

错误处理与监控

1. 异常处理

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    
    @ExceptionHandler(AIException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAIException(AIException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
            .body(new ErrorResponse("AI服务异常"));
    }
    
    @ExceptionHandler(VectorStoreException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleVectorStoreException(VectorStoreException ex) {
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE)
            .body(new ErrorResponse("向量存储服务异常"));
    }
}

2. 监控指标

集成Micrometer进行监控：

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

@Timed(value = "rag.response.time", description = "RAG响应时间")
public String generateAnswerWithMetrics(String question) {
    return ragService.generateAnswer(question);
}

安全考虑

1. 输入验证

public void validateQuestion(String question) {
    if (question == null || question.trim().isEmpty()) {
        throw new ValidationException("问题不能为空");
    }
    if (question.length() > 1000) {
        throw new ValidationException("问题长度超过限制");
    }
}

2. 权限控制

集成Spring Security：

@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()
        );
        return http.build();
    }
}

部署与运维

1. Docker容器化

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

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