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 2025-10-27 18:06:32 发布

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

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，而无法理解用户的自然语言查询意图。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为解决这一问题提供了全新的解决方案。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架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OpenAI、Google AI、Azure OpenAI等多种AI服务提供商，并提供了工具调用、提示工程、向量化等核心功能。

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信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给生成模型，从而产生更准确、更相关的回答。

向量数据库

在本系统中，我们使用Milvus作为向量数据库来存储文档的向量表示。Milvus是一个开源的向量数据库，专门为AI应用设计，支持高效的相似性搜索。

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：基于Milvus的向量数据库
检索服务：处理用户查询的向量化和相似性搜索
生成服务：基于Spring AI的答案生成
API网关：统一的API入口

技术选型

后端框架：Spring Boot 3.x
AI框架：Spring AI 1.0
向量数据库：Milvus 2.4
文档解析：Apache POI, PDFBox
API文档：Springdoc OpenAPI

核心实现步骤

1. 环境准备

首先，我们需要配置Spring AI的相关依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
</dependency>

2. 文档处理模块

文档处理是RAG系统的关键环节，主要包括文档解析、文本分块和向量化：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 文本分块
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 向量化
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chu