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 #人工智能 #向量数据库 #企业应用

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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，无法满足快速获取准确信息的需求。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。其主要特性包括：

模型抽象层：统一访问OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等AI服务
提示工程支持：内置提示模板和变量替换功能
向量化集成：支持多种向量数据库和嵌入模型
工具调用标准化：提供统一的工具执行框架

RAG技术架构

RAG（Retrieval-Augmented Generation）结合了信息检索和文本生成的优势：

// RAG核心处理流程
public class RAGProcessor {
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    private VectorStore vectorStore;
    private ChatClient chatClient;
    
    public String processQuery(String query) {
        // 1. 查询向量化
        Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed(query);
        
        // 2. 语义检索
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(queryEmbedding);
        
        // 3. 上下文构建
        String context = buildContext(relevantDocs);
        
        // 4. 增强生成
        return chatClient.generate(context + "\n\n问题：" + query);
    }
}

系统架构设计

整体架构

企业级智能文档问答系统采用分层架构设计：

数据接入层：支持多种文档格式（PDF、Word、Excel等）
向量化层：文档分块、嵌入向量生成
存储层：向量数据库（Milvus/Chroma/Redis）存储文档向量
服务层：Spring AI集成、RAG处理逻辑
应用层：REST API、Web界面

技术选型

向量数据库：Milvus（高性能向量检索）
嵌入模型：OpenAI text-embedding-ada-002
LLM模型：GPT-4或本地部署的Ollama模型
文档处理：Apache POI、PDFBox
Web框架：Spring Boot 3.x

核心实现

文档预处理模块

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void processDocument(MultipartFile file) {
        // 文档解析
        List<DocumentChunk> chunks = parseDocument(file);
        
        // 批量向量化
        List<Embedding> embeddings = embeddingModel.embed(
            chunks.stream().map(DocumentChunk::getContent).toList()
        );
        
        // 存储到向量数据库
        for (int i = 0; i < chunks.size(); i++) {
            vectorStore.add(
                embeddings.get(i),
                chunks.get(i).toDocument()
            );
        }
    }
    
    private List<DocumentChunk> parseDocument(MultipartFile file) {
        // 实现文档分块逻辑
        return documentChunker.chunk(document);
    }
}

RAG服务实现

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RAGController {
    
    @Autowired
    private RAGService ragService;
    
    @PostMapping("/query")
    public ResponseEntity<QueryResponse> query(@RequestBody QueryRequest request) {
        String answer = ragService.processQuery(request.getQuestion());
        return ResponseEntity.ok(new QueryResponse(answer));
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        ragService.processDocument(file);
        return ResponseEntity.ok("文档处理完成");
    }
}

@Service
public class RAGService {
    
    private static final String PROMPT_TEMPLATE = """
    请根据以下上下文信息回答问题。如果上下文中的信息不足以回答问题，请如实告知。
    
    上下文：
    {context}
    
    问题：{question}
    
    请提供准确、简洁的回答：
    """;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    public String processQuery(String question) {
        // 1. 查询向量化
        Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed(question);
        
        // 2. 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(queryEmbedding, 5);
        
        // 3. 构建上下文
        String context = buildContext(relevantDocs);
        
        // 4. 构建提示词
        Prompt prompt = new Prompt(
            PROMPT_TEMPLATE
                .replace("{context}", context)
                .replace("{question}", question)
        );
        
        // 5. 调用AI模型生成回答
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutput().getContent();
    }
}

向量数据库配置

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Value("${spring.ai.vectorstore.milvus.host}")
    private String host;
    
    @Value("${spring.ai.vectorstore.milvus.port}")
    private int port;
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel) {
        MilvusVectorStore milvusVectorStore = new MilvusVectorStore(
            embeddingModel,
            MilvusService.builder()
                .withHost(host)
                .withPort(port)
                .build()
        );
        
        // 创建集合（如果不存在）
        milvusVectorStore.afterPropertiesSet();
        return milvusVectorStore;
    }
}

性能优化策略

1. 批量处理优化

// 使用批量嵌入提高效率
@Async
public CompletableFuture<Void> processDocumentsBatch(List<MultipartFile> files) {
    List<DocumentChunk> allChunks = files.stream()
        .flatMap(file -> parseDocument(file).stream())
        .collect(Collectors.toList());
    
    // 批量向量化
    List<Embedding> embeddings = embeddingModel.embed(
        allChunks.stream().map(DocumentChunk::getContent).toList()
    );
    
    // 批量存储
    vectorStore.addAll(embeddings, 
        allChunks.stream().map(DocumentChunk::toDocument).toList()
    );
    
    return CompletableFuture.completedFuture(null);
}

2. 缓存策略

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(1000));
        return cacheManager;
    }
}

@Service
public class RAGService {
    
    @Cacheable(value = "similarQueries", key = "#question")
    public String processQuery(String question) {
        // 处理逻辑...
    }
}

3. 异步处理

@EnableAsync
@Configuration
public class AsyncConfig {
    
    @Bean
    public TaskExecutor taskExecutor() {
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(10);
        executor.setMaxPoolSize(20);
        executor.setQueueCapacity(100);
        executor.setThreadNamePrefix("rag-executor-");
        executor.initialize();
        return executor;
    }
}

部署与监控

Docker容器化部署

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/rag-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

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_AI_OPENAI_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: openai-secret
              key: api-key
        resources:
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rag-service
spec:
  selector:
    app: rag-system
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

监控配置

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,metrics,prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
  tracing:
    sampling:
      probability: 1.0

spring:
  application:
    name: rag-system