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 16:03:10 发布 · 1k 阅读

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#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #文档问答 #向量数据库 #Milvus

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。传统的文档管理系统往往只能提供简单的关键词搜索，无法理解用户的自然语言查询意图。Spring AI结合RAG（检索增强生成）技术，为企业提供了构建智能文档问答系统的强大工具。本文将深入探讨如何使用Spring AI框架和RAG技术构建一个高效的企业级智能文档问答系统。

技术架构概述

核心组件

我们的智能文档问答系统基于以下核心技术栈：

Spring AI: 提供统一的AI应用开发接口
RAG架构: 检索增强生成技术框架
向量数据库: 使用Milvus进行向量存储和检索
Embedding模型: OpenAI或Ollama提供的文本向量化服务
文档处理: 支持多种格式的文档加载和解析

系统架构设计

用户请求 → Spring Boot应用 → RAG检索引擎 → 向量数据库
                                      ↓
AI模型生成 → 结果返回 ← 上下文增强 ← 相关文档片段

环境准备与依赖配置

Maven依赖配置

首先，在pom.xml中添加Spring AI相关依赖：

<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>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.3.4</version>
    </dependency>
</dependencies>

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
          temperature: 0.7
          max-tokens: 2000

milvus:
  host: localhost
  port: 19530

核心功能实现

1. 文档向量化处理

文档向量化是将文本转换为数值向量的过程，这是RAG技术的核心环节：

@Service
public class DocumentVectorizationService {
    
    @Autowired
    private OpenAiEmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<Float> vectorizeDocument(String content) {
        EmbeddingResponse response = embeddingClient.embed(content);
        return response.getResult().getEmbedding();
    }
    
    public void storeDocumentVectors(String docId, String content, 
                                   List<Float> vectors) {
        // 存储到Milvus向量数据库
        MilvusServiceClient client = new MilvusServiceClient(
            ConnectParam.newBuilder()
                .withHost("localhost")
                .withPort(19530)
                .build()
        );
        
        List<List<Float>> vectorsList = Arrays.asList(vectors);