Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创于 2025-08-31 13:01:41 发布 · 678 阅读

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#Spring AI #RAG #向量数据库 #智能问答 #Java #Spring Boot

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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，无法满足快速获取精准信息的需求。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。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架构建企业级智能文档问答系统。

技术栈概述

核心组件

Spring AI: Spring生态系统中的AI集成框架
RAG架构: 检索增强生成技术
向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
Embedding模型: OpenAI/Ollama
Spring Boot: 后端开发框架

辅助技术

Java 17、Spring Security、Redis、Docker

RAG技术原理

什么是RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和文本生成的技术。它通过两个主要步骤工作：

检索阶段: 从知识库中检索与问题相关的文档片段
生成阶段: 基于检索到的信息生成准确、相关的回答

RAG的优势

减少AI幻觉（Hallucination）现象
提供可追溯的信息来源
支持实时知识更新
提高回答的准确性和相关性

系统架构设计

整体架构

客户端 → Spring Boot应用 → RAG引擎 → 向量数据库 → 大语言模型

组件详解

1. 文档处理层

文档加载与解析
文本分块处理
向量化嵌入

2. 检索层

语义相似度计算
向量相似度搜索
相关性排序

3. 生成层

提示词工程
上下文构建
回答生成

实战开发

环境准备

Maven依赖配置

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>0.8.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

核心代码实现

文档向量化服务

@Service
public class DocumentVectorizationService {
    
    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;
    
    public List<Double> vectorizeDocument(String text) {
        return embeddingModel.embed(text);
    }
    
    public void storeInVectorDB(String docId, List<Double> vector, 
                               Map<String, Object> metadata) {
        // 存储到向量数据库
        vectorDatabase.store(docId, vector, metadata);
    }
}

RAG检索服务

@Service
public class RagRetrievalService {
    
    @Autowired
    private VectorDatabase vectorDatabase;
    
    public List<Document> retrieveRelevantDocuments(String query, int topK) {
        // 查询向量化
        List<Double> queryVector = embeddingModel.embed(query);
        
        // 向量相似度搜索
        return vectorDatabase.similaritySearch(queryVector, topK);
    }
}

问答生成服务

@Service
public class QAGenerationService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public String generateAnswer(String question, List<Document> contextDocs) {
        String context = buildContext(contextDocs);
        
        String prompt = """
        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. 回答要基于提供的上下文
        2. 如果上下文没有相关信息，请明确说明
        3. 回答要准确、简洁
        """.replace("{context}", context)
                   .replace("{question}", question);
        
        return chatClient.generate(prompt);
    }
    
    private String buildContext(List<Document> documents) {
        return documents.stream()
                .map(Document::getContent)
                .collect(Collectors.joining("\n\n"));
    }
}

控制器层

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<QAResponse> askQuestion(@RequestBody QARequest request) {
        try {
            QAResponse response = ragService.processQuestion(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(response);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                    .body(new QAResponse("系统处理出错", null));
        }
    }
}

性能优化策略

1. 向量索引优化

使用HNSW算法构建高效索引
调整索引参数以适应不同数据规模
实现增量索引更新

2. 缓存策略

查询结果缓存
向量缓存
文档元数据缓存

3. 并发处理

异步文档处理
批量向量化操作
连接池优化

安全考虑

数据安全

文档访问权限控制
敏感信息过滤
审计日志记录

API安全

JWT身份验证
速率限制
输入验证和清理

部署方案

Docker容器化

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/*.jar app.jar

EXPOSE 8080

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

Kubernetes部署

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_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"