Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创于 2025-08-30 16:02:45 发布 · 628 阅读

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#Spring AI #RAG #智能问答 #企业级应用 #Java #向量数据库 #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，无法满足快速获取准确信息的需求。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）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。

技术架构概述

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，然后基于检索到的内容生成准确的回答。这种方法有效解决了传统生成模型可能产生幻觉（Hallucination）的问题。

系统架构设计

整体架构

我们的智能文档问答系统采用分层架构设计：

数据层：负责文档的存储和管理，支持多种格式的文档（PDF、Word、Excel等）
处理层：包括文档解析、文本分割、向量化处理
检索层：基于向量数据库的语义检索
生成层：利用AI模型生成回答
应用层：提供RESTful API和Web界面

技术选型

框架：Spring Boot 3.x + Spring AI
向量数据库：Milvus或Chroma
Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002或本地部署的Ollama模型
LLM模型：GPT-4或开源模型如Llama 2
文档处理：Apache POI、PDFBox
缓存：Redis

核心实现步骤

1. 环境搭建与依赖配置

首先，在Spring Boot项目中添加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-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 文档处理与向量化

文档处理是RAG系统的关键环节，主要包括以下步骤：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 1. 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 2. 文本分割
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 3. 生成向量嵌入
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            DocumentChunk docChunk = new DocumentChunk(chunk, embedding);
            documentChunks.add(docChunk);
        }
        
        return documentChunks;
    }
    
    private String parseDocumentContent(MultipartFile file) {
        // 实现不同格式文档的解析逻辑
        String fileName = file.getOriginalFilename();
        if (fileName.endsWith(".pdf")) {
            return parsePdf(file);
        } else if (fileName.endsWith(".docx")) {
            return parseDocx(file);
        }
        // 其他格式处理...
        return "";
    }
    
    private List<String> splitTextIntoChunks(String text) {
        // 基于语义的文本分割
        return TextSplitter.semanticSplit(text, 500); // 每块约500字符
    }
}

3. 向量存储与检索

使用Milvus向量数据库存储文档块及其向量表示：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new MilvusVectorStore.Builder()
            .withEmbeddingClient(embeddingClient)
            .withCollectionName("document_chunks")
            .withDimension(1536) // OpenAI embedding维度
            .build();
    }
}

@Service
public class DocumentSearchService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public List<DocumentChunk> searchRelevantChunks(String query, int topK) {
        // 将查询转换为向量
        List<Double> queryEmbedding = embeddingClient.embed(query);
        
        // 在向量数据库中搜索相似文档块
        SearchRequest searchRequest = SearchRequest.builder()
            .queryVector(queryEmbedding)
            .topK(topK)
            .build();
        
        return vectorStore.similaritySearch(searchRequest);
    }
}

4. 智能问答生成

基于检索到的文档块生成准确回答：

@Service
public class QAService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private DocumentSearchService searchService;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 1. 检索相关文档块
        List<DocumentChunk> relevantChunks = searchService
            .searchRelevantChunks(question, 5);
        
        // 2. 构建提示词
        String context = buildContextFromChunks(relevantChunks);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 3. 生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContextFromChunks(List<DocumentChunk> chunks) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (DocumentChunk chunk : chunks) {
            context.append(chunk.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。
            如果上下文信息不足以回答问题，请如实告知"我不知道"。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            回答：
            """, context, question);
    }
}

5. RESTful API设计

提供简洁的API接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/documents")
public class DocumentController {
    
    @Autowired
    private DocumentProcessor documentProcessor;
    
    @Autowired
    private QAService qaService;
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
            vectorStore.add(chunks);
            return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("文档处理失败: " + e.getMessage());
        }
    }
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<AnswerResponse> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        try {
            String answer = qaService.generateAnswer(request.getQuestion());
            AnswerResponse response = new AnswerResponse(answer);
            return ResponseEntity.ok(response);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(new AnswerResponse("系统错误: " + e.getMessage()));
        }
    }
}

性能优化策略

1. 缓存机制

使用Redis缓存频繁查询的结果：

@Service
@Cacheable("answers")
public class CachedQAService {
    
    @Autowired
    private QAService qaService;
    
    public String getCachedAnswer(String question) {
        return qaService.generateAnswer(question);
    }
}

2. 批量处理

对于大量文档的上传和处理，采用批量异步处理：

@Async
public CompletableFuture<Void> processDocumentsInBatch(List<MultipartFile> files) {
    return CompletableFuture.runAsync(() -> {
        files.parallelStream().forEach(file -> {
            try {
                uploadDocument(file);
            } catch (Exception e) {
                log.error("处理文档失败: {}", file.getOriginalFilename(), e);
            }
        });
    });
}

3. 索引优化

在向量数据库中创建合适的索引以提高检索速度：

public void createOptimizedIndex() {
    IndexType indexType = IndexType.IVF_FLAT;
    Map<String, Object> indexParams = new HashMap<>();
    indexParams.put("nlist", 1024);
    
    vectorStore.createIndex(indexType, indexParams);
}

安全考虑

1. 输入验证

对所有用户输入进行严格的验证和清理：

public class InputValidator {
    
    public static boolean isValidQuestion(String question) {
        if (question == null || question.trim().isEmpty()) {
            return false;
        }
        
        // 防止注入攻击
        if (question.contains("<script>") || question.contains("${")) {
            return false;
        }
        
        return question.length() <= 1000; // 限制问题长度
    }
}

2. 访问控制

使用Spring Security实现API访问控制：

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeHttpRequests(authz -> authz
                .requestMatchers("/api/documents/upload").hasRole("ADMIN")
                .requestMatchers("/api/documents/ask").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
            )
            .oauth2ResourceServer(OAuth2ResourceServerConfigurer::jwt);
        
        return http.build();
    }
}

监控与日志

1. 性能监控

使用Micrometer集成Prometheus监控系统性能：

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

2. 详细日志记录

配置结构化日志记录：

@Slf4j
@Service
public class DocumentService {
    
    public void processDocument(MultipartFile file) {
        MDC.put("documentName", file.getOriginalFilename());
        
        log.info("开始处理文档");
        try {
            // 处理逻辑
            log.info("文档处理完成");
        } catch (Exception e) {
            log.error("文档处理失败", e);
        } finally {
            MDC.remove("documentName");
        }
    }
}

部署与运维

1. Docker容器化

创建Dockerfile部署应用：

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/document-qa-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

2. Kubernetes部署

创建Deployment和Service配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: document-qa-system
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: document-qa-system
  template:
    metadata:
      labels:
        app: document-qa-system
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: document-qa-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "production"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: document-qa-service
spec:
  selector:
    app: document-qa-system
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080
  type: LoadBalancer