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技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

在人工智能技术快速发展的今天，如何将AI能力有效集成到企业应用中成为了技术团队面临的重要挑战。Spring AI作为Spring生态系统中的AI集成框架，结合RAG（检索增强生成）技术，为企业构建智能文档问答系统提供了强大的技术支撑。本文将深入探讨如何使用Spring AI和RAG技术构建高效、准确的企业级智能问答系统。

技术架构概述

Spring AI框架核心组件

Spring AI是一个基于Spring Boot的AI应用开发框架，它提供了统一的API来集成各种AI模型和服务。主要组件包括：

• AI模型抽象层：统一接口支持OpenAI、Azure OpenAI、Ollama等多种模型
• 提示工程工具：支持模板化提示词和动态内容填充
• 向量化服务：集成多种Embedding模型进行文本向量化
• RAG支持：内置检索增强生成功能实现

RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术通过以下步骤实现智能问答：

1. 文档处理：将企业文档进行分块、向量化处理
2. 语义检索：根据用户问题检索最相关的文档片段
3. 上下文增强：将检索到的文档作为上下文提供给AI模型
4. 生成回答：AI模型基于上下文生成准确回答

环境搭建与配置

项目依赖配置

首先在Maven项目中添加Spring AI相关依赖：

<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-pgvector-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

配置文件设置

在application.yml中配置AI模型参数：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      chat:
        options:
          model: gpt-4-turbo
          temperature: 0.7
          max-tokens: 2000

核心功能实现

文档向量化处理

实现文档加载和向量化处理是RAG系统的关键步骤：

@Service
public class DocumentVectorizationService {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @Au