Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

构建智能文档问答系统实战指南

最新推荐文章于 2025-12-01 19:45:15 发布

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#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #文档问答 #向量数据库 #企业应用

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，无法满足快速获取精准信息的需求。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。它支持多种AI提供商，包括OpenAI、Azure OpenAI、Google Vertex 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（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的AI技术。其核心思想是：

首先从知识库中检索相关的文档片段
然后将检索到的信息与用户问题一起提供给生成模型
最后生成准确、基于事实的答案

这种架构有效解决了大语言模型的幻觉问题，提高了回答的准确性和可靠性。

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：

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|   用户界面层       |     |   应用服务层       |     |   数据存储层       |
|   - Web前端        |     |   - Spring Boot   |     |   - 向量数据库     |
|   - 移动端         |<--->|   - Spring AI     |<--->|   - 关系数据库     |
|   - API接口        |     |   - RAG服务       |     |   - 文档存储       |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+

核心组件

文档处理模块
- 文档解析：支持PDF、Word、Excel、TXT等多种格式
- 文本分割：采用语义分割策略，确保上下文完整性
- 向量化：使用Embedding模型将文本转换为向量
向量检索模块
- 基于Milvus或Chroma构建向量数据库
- 实现语义相似度检索
- 支持多模态检索
AI生成模块
- 集成多种大语言模型
- 实现提示工程和上下文管理
- 提供流式响应支持

实现步骤详解

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>