Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

Spring AI与RAG构建智能文档问答系统

最新推荐文章于 2025-11-26 00:15:00 发布

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#Spring AI #RAG #Java #Spring Boot #AI #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，企业对于智能文档处理和问答系统的需求日益增长。传统的基于关键词搜索的文档检索方式已经无法满足用户对精准、智能问答的需求。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业提供了构建高效智能文档问答系统的完整解决方案。

RAG技术概述

什么是RAG？

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术架构。它通过以下两个核心组件工作：

检索器（Retriever）：从大规模文档库中检索与用户查询相关的文档片段
生成器（Generator）：基于检索到的相关信息生成准确、连贯的回答

RAG的优势

减少AI幻觉（Hallucination）现象
提供基于事实的准确回答
支持实时知识更新
提高回答的可解释性

Spring AI框架介绍

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。

核心特性

统一的AI服务抽象：支持OpenAI、Azure OpenAI、Google AI等多种后端
工具调用标准化：提供一致的函数调用接口
提示工程支持：内置提示模板和填充机制
向量化集成：与主流向量数据库无缝集成

系统架构设计

整体架构

用户界面 → API网关 → Spring AI服务层 → 向量数据库 → 文档存储
                      ↓
                  大语言模型

技术栈选择

后端框架：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Ollama模型
LLM服务：OpenAI GPT-4或本地部署模型
文档处理：Apache Tika + LangChain文档加载器

核心实现步骤

1. 环境准备与依赖配置

首先在pom.xml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. 文档预处理与向量化

创建文档处理服务：

@Service
public class DocumentProcessingService {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 分块处理
        List<TextSegment> segments = splitIntoSegments(content);
        
        // 生成向量并存储
        segments.forEach(segment -> {
            Embedding embedding = embeddingClient.embed(segment);
            vectorStore.add(List.of(embedding), List.of(segment));
        });
    }
    
    private List<TextSegment> splitIntoSegments(String content) {
        // 实现基于语义的分块逻辑
        return TextSplitter.splitByTokenSize(content, 512);
    }
}

3. 检索增强生成实现

创建RAG服务类：

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = retrieveRelevantDocuments(question);
        
        // 构建提示
        String prompt = buildPrompt(question, relevantDocs);
        
        // 生成回答
        return chatClient.generate(prompt);
    }
    
    private List<Document> retrieveRelevantDocuments(String query) {
        Embedding queryEmbedding = embeddingClient.embed(query);
        return vectorStore.similaritySearch(
            SearchRequest.query(queryEmbedding)
                .withTopK(5)
                .withSimilarityThreshold(0.7)
        );
    }
    
    private String buildPrompt(String question, List<Document> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        documents.forEach(doc -> 
            context.append("文档内容: ").append(doc.getContent()).append("\n\n")
        );
        
        return String.format("""
            基于以下文档内容，请回答用户的问题。
            
            文档上下文：
            %s
            
            用户问题：%s
            
            请根据文档内容提供准确、简洁的回答。如果文档中没有相关信息，请明确说明。
            """, context.toString(), question);
    }
}

4. REST API接口设计

创建控制器处理用户请求：

@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) {
        documentProcessingService.processDocument(file);
        return ResponseEntity.ok("文档处理完成");
    }
}

高级特性实现

1. 多轮对话支持

通过会话内存维护对话上下文：

@Service
public class ConversationService {
    
    private final Map<String, List<ChatMessage>> conversationMemory = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public String continueConversation(String sessionId, String userMessage) {
        List<ChatMessage> messages = conversationMemory.getOrDefault(sessionId, new ArrayList<>());
        messages.add(new ChatMessage("user", userMessage));
        
        // 检索相关文档并生成回答
        String answer = ragService.generateAnswerWithContext(userMessage, messages);
        
        messages.add(new ChatMessage("assistant", answer));
        conversationMemory.put(sessionId, messages);
        
        return answer;
    }
}

2. 智能代理（Agent）集成

实现工具调用功能：

@Bean
public FunctionCallingOptions functionCallingOptions() {
    return FunctionCallingOptions.builder()
        .withFunctions(List.of(
            FunctionTool.builder()
                .name("search_documents")
                .description("搜索相关文档")
                .build(),
            FunctionTool.builder()
                .name("calculate")
                .description("执行数学计算")
                .build()
        ))
        .build();
}

3. 性能优化策略

缓存优化

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new CaffeineCacheManager("ragResponses");
    }
}

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

异步处理

@Async
public CompletableFuture<String> asyncGenerateAnswer(String question) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
        ragService.generateAnswer(question)
    );
}

部署与监控

Docker容器化部署

创建Dockerfile：

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
  template:
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_AI_OPENAI_API_KEY
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: openai-secret
              key: api-key
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rag-service
spec:
  selector:
    app: rag-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

监控与日志

集成Micrometer和Prometheus：

@Configuration
public class MonitoringConfig {
    
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
    }
    
    @Bean
    public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
        return new TimedAspect(registry);
    }
}

最佳实践与注意事项

1. 文档质量保证

确保文档来源可靠
定期更新知识库
实施文档质量检查

2. 安全考虑

对用户输入进行 sanitization
实施访问控制
监控异常查询模式

3. 性能调优

优化向量索引结构
实施查询缓存
监控响应时间指标

4. 错误处理与降级

@Slf4j
@Service
public class ResilientRagService {
    
    @CircuitBreaker(name = "ragService", fallbackMethod = "fallbackAnswer")
    @Retry(name = "ragService")
    @RateLimiter(name = "ragService")
    public String generateAnswerWithResilience(String question) {
        return ragService.generateAnswer(question);
    }
    
    private String fallbackAnswer(String question, Exception e) {
        log.warn("RAG服务降级，使用备用回答", e);
        return "抱歉，当前无法处理您的请求，请稍后再试。";
    }
}