Spring AI与RAG技术在企业文档智能问答系统中的应用实践

原创于 2025-08-31 12:02:28 发布 · 844 阅读

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#Spring AI #RAG #企业文档问答 #AI智能问答 #语义检索 #向量数据库 #Spring Boot

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Spring AI与RAG技术在企业文档智能问答系统中的应用实践

引言

随着人工智能技术的快速发展，企业对于智能化文档管理和知识检索的需求日益增长。传统的文档检索方式往往存在效率低下、准确性不高等问题。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术为企业文档智能问答系统提供了全新的解决方案。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。其主要特性包括：

模型抽象层：统一访问OpenAI、Google AI、Ollama等不同AI服务提供商
提示工程支持：内置提示模板和填充机制
工具调用标准化：支持函数调用和工具执行
会话内存管理：维护对话上下文和历史记录

RAG技术原理

RAG（检索增强生成）技术结合了信息检索和文本生成的优势：

检索阶段：从知识库中检索与问题相关的文档片段
增强阶段：将检索到的相关信息作为上下文提供给生成模型
生成阶段：基于检索到的上下文生成准确、相关的回答

系统架构设计

整体架构

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  用户界面层       |     |  应用服务层       |     |  数据存储层       |
|  - Web前端        |     |  - Spring AI      |     |  - 向量数据库     |
|  - 移动端         |<--->|  - RAG引擎        |<--->|  - 文档数据库     |
|  - API接口        |     |  - 语义检索       |     |  - 缓存系统       |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+

核心组件

1. 文档处理流水线

@Component
public class DocumentProcessingPipeline {
    
    @Autowired
    private DocumentLoader documentLoader;
    
    @Autowired
    private TextSplitter textSplitter;
    
    @Autowired
    private EmbeddingService embeddingService;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void processDocument(File document) {
        // 1. 加载文档
        List<Document> documents = documentLoader.load(document);
        
        // 2. 文本分割
        List<TextChunk> chunks = textSplitter.split(documents);
        
        // 3. 生成嵌入向量
        List<Embedding> embeddings = embeddingService.embed(chunks);
        
        // 4. 存储到向量数据库
        vectorStore.store(chunks, embeddings);
    }
}

2. RAG检索引擎

@Service
public class RagRetrievalEngine {
    
    @Autowired
    private EmbeddingService embeddingService;
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private SimilarityCalculator similarityCalculator;
    
    public List<RelevantDocument> retrieveRelevantDocuments(String query) {
        // 1. 生成查询向量
        Embedding queryEmbedding = embeddingService.embed(query);
        
        // 2. 向量相似度搜索
        List<VectorSearchResult> searchResults = 
            vectorStore.search(queryEmbedding, 10); // 返回前10个相关结果
        
        // 3. 重排序和过滤
        return searchResults.stream()
            .filter(result -> result.getScore() > 0.7) // 相似度阈值
            .sorted(Comparator.comparingDouble(VectorSearchResult::getScore).reversed())
            .map(result -> new RelevantDocument(
                result.getDocumentId(), 
                result.getContent(),
                result.getScore()
            ))
            .collect(Collectors.toList());
    }
}

3. AI生成服务

@Service
public class AiGenerationService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public String generateAnswer(String question, List<RelevantDocument> context) {
        // 构建提示模板
        String promptTemplate = """
        基于以下上下文信息，请回答用户的问题。
        
        上下文：
        {context}
        
        问题：{question}
        
        要求：
        1. 回答要准确、简洁
        2. 只基于提供的上下文信息回答
        3. 如果上下文信息不足以回答问题，请明确说明
        """;
        
        // 构建上下文字符串
        String contextStr = context.stream()
            .map(doc -> String.format("[来源: %s] %s", doc.getSource(), doc.getContent()))
            .collect(Collectors.joining("\n\n"));
        
        // 填充提示
        String prompt = promptTemplate
            .replace("{context}", contextStr)
            .replace("{question}", question);
        
        // 调用AI模型生成回答
        ChatResponse response = chatClient.call(new UserMessage(prompt));
        
        return response.getContent();
    }
}

关键技术实现

向量化与语义检索

Embedding模型集成

@Configuration
public class EmbeddingConfig {
    
    @Bean
    public EmbeddingClient embeddingClient() {
        // 支持多种Embedding服务提供商
        return new OpenAiEmbeddingClient(
            "your-api-key",
            "text-embedding-ada-002"
        );
    }
    
    @Bean
    public EmbeddingService embeddingService(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new DefaultEmbeddingService(embeddingClient);
    }
}

向量数据库选择

支持多种向量数据库后端：

Milvus：高性能开源向量数据库
Chroma：轻量级向量数据库
Redis：使用RedisSearch模块支持向量搜索
PgVector：PostgreSQL的向量扩展

会话内存管理

@Component
public class ConversationMemoryManager {
    
    private final Map<String, List<ChatMessage>> conversationMemories = 
        new ConcurrentHashMap<>();
    
    public void addMessage(String conversationId, ChatMessage message) {
        conversationMemories
            .computeIfAbsent(conversationId, k -> new ArrayList<>())
            .add(message);
        
        // 维护会话历史长度，避免内存溢出
        if (conversationMemories.get(conversationId).size() > 20) {
            conversationMemories.get(conversationId).remove(0);
        }
    }
    
    public List<ChatMessage> getConversationHistory(String conversationId) {
        return conversationMemories.getOrDefault(conversationId, new ArrayList<>());
    }
}

工具调用框架

Spring AI提供了标准的工具调用机制：

@Bean
public FunctionCallback weatherFunction() {
    return FunctionCallback.builder()
        .name("getWeather")
        .description("Get the current weather for a location")
        .responseConverter((response) -> response.toString())
        .function((location) -> {
            // 调用天气API
            return weatherService.getWeather(location);
        })
        .build();
}

性能优化策略

1. 缓存机制

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
        cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
            .expireAfterWrite(30, TimeUnit.MINUTES)
            .maximumSize(1000));
        return cacheManager;
    }
}

@Service
public class EmbeddingCacheService {
    
    @Cacheable(value = "embeddings", key = "#text")
    public Embedding getCachedEmbedding(String text) {
        return embeddingService.embed(text);
    }
}

2. 批量处理优化

public class BatchProcessingUtil {
    
    public static <T, R> List<R> processInBatches(
        List<T> items, 
        Function<List<T>, List<R>> processor, 
        int batchSize) {
        
        List<R> results = new ArrayList<>();
        
        for (int i = 0; i < items.size(); i += batchSize) {
            int end = Math.min(items.size(), i + batchSize);
            List<T> batch = items.subList(i, end);
            results.addAll(processor.apply(batch));
        }
        
        return results;
    }
}

3. 异步处理

@Async
public CompletableFuture<List<RelevantDocument>> asyncRetrieveDocuments(String query) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
        ragRetrievalEngine.retrieveRelevantDocuments(query)
    );
}

错误处理与监控

1. 统一异常处理

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    
    @ExceptionHandler(AiServiceException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAiServiceException(
        AiServiceException ex) {
        
        ErrorResponse error = new ErrorResponse(
            "AI_SERVICE_ERROR",
            ex.getMessage(),
            System.currentTimeMillis()
        );
        
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
            .body(error);
    }
}

2. 性能监控

@Aspect
@Component
public class PerformanceMonitorAspect {
    
    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;
    
    @Around("execution(* com.example.service..*(..))")
    public Object monitorPerformance(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        String methodName = joinPoint.getSignature().getName();
        Timer.Sample sample = Timer.start(meterRegistry);
        
        try {
            return joinPoint.proceed();
        } finally {
            sample.stop(Timer.builder("service.method.duration")
                .tag("method", methodName)
                .register(meterRegistry));
        }
    }
}

部署与运维

Docker容器化

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/rag-system.jar app.jar
COPY config/application.properties config/

EXPOSE 8080

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

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-system
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: rag-system
  template:
    metadata:
      labels:
        app: rag-system
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1000m"