Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创于 2025-09-02 11:02:17 发布 · 795 阅读

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#Spring AI #RAG #Java #微服务 #人工智能 #向量数据库 #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

在人工智能快速发展的今天，企业面临着海量文档管理和知识检索的挑战。传统的基于关键词的搜索方式已经无法满足用户对精准、智能问答的需求。Spring AI结合RAG（检索增强生成）技术，为企业提供了一种创新的解决方案。本文将深入探讨如何使用Spring AI框架构建企业级智能文档问答系统。

技术栈概述

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OpenAI、Azure OpenAI、Google Vertex AI等多种AI服务提供商。

RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和文本生成的技术。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作为上下文提供给生成模型
最后生成基于上下文的精准回答

系统架构设计

整体架构

用户界面 → Spring Boot应用 → RAG处理引擎 → 向量数据库 → AI模型服务

核心组件

文档处理模块：负责文档的加载、解析和向量化
向量存储模块：使用Milvus或Chroma存储文档向量
检索模块：实现语义相似度检索
生成模块：调用AI模型生成回答
缓存模块：使用Redis缓存频繁查询的结果

实现步骤详解

1. 环境准备

首先添加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>

2. 文档处理与向量化

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentVector> processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 分块处理
        List<String> chunks = splitIntoChunks(content);
        
        // 向量化
        List<DocumentVector> vectors = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            vectors.add(new DocumentVector(chunk, embedding));
        }
        
        return vectors;
    }
    
    private String parseDocumentContent(MultipartFile file) {
        // 实现文档解析逻辑
        // 支持PDF、Word、Excel、TXT等格式
        return "";
    }
    
    private List<String> splitIntoChunks(String content) {
        // 基于语义的分块算法
        return Collections.emptyList();
    }
}

3. 向量数据库集成

使用Spring Data Milvus进行向量存储：

@Repository
public interface DocumentVectorRepository 
    extends MilvusRepository<DocumentVector, String> {
    
    @Query("SELECT * FROM document_vectors " +
           "WHERE vector <-> #{#queryVector} < 0.3 " +
           "ORDER BY vector <-> #{#queryVector} ASC " +
           "LIMIT 5")
    List<DocumentVector> findSimilarVectors(@Param("queryVector") List<Double> queryVector);
}

4. RAG检索增强实现

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private DocumentVectorRepository vectorRepository;
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 1. 将问题向量化
        List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
        
        // 2. 检索相关文档
        List<DocumentVector> relevantDocs = 
            vectorRepository.findSimilarVectors(questionEmbedding);
        
        // 3. 构建提示词
        String context = buildContext(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 4. 生成回答
        return chatClient.generate(prompt);
    }
    
    private String buildContext(List<DocumentVector> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (DocumentVector doc : documents) {
            context.append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }
        return context.toString();
    }
    
    private String buildPrompt(String question, String context) {
        return String.format("""
            基于以下上下文信息，请回答用户的问题。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            要求：回答要准确、简洁，如果上下文信息不足，请明确说明。
            """, context, question);
    }
}

5. REST API设计

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<AnswerResponse> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        String answer = ragService.generateAnswer(request.getQuestion());
        return ResponseEntity.ok(new AnswerResponse(answer));
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        // 文档上传和处理逻辑
        return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
    }
}

性能优化策略

1. 缓存优化

使用Redis缓存频繁查询的问题和答案：

@Cacheable(value = "ragAnswers", key = "#question")
public String getCachedAnswer(String question) {
    return ragService.generateAnswer(question);
}

2. 异步处理

对于文档上传和处理使用异步任务：

@Async
public void processDocumentAsync(MultipartFile file) {
    // 异步处理文档
}

3. 批量操作

优化向量数据库的批量操作：

public void batchInsertVectors(List<DocumentVector> vectors) {
    // 批量插入向量数据
}

安全考虑

1. 输入验证

@Validated
public class QuestionRequest {
    @NotBlank
    @Size(max = 1000)
    private String question;
    
    // getters and setters
}

2. 速率限制

使用Spring Security实现API速率限制：

@Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
    http
        .authorizeHttpRequests(auth -> auth
            .requestMatchers("/api/rag/ask").hasAnyRole("USER")
            .anyRequest().authenticated()
        )
        .rateLimiter(rateLimiter -> rateLimiter
            .configure("ragAsk", customizer -> customizer
                .rate(10)
                .duration(Duration.ofMinutes(1))
            )
        );
    return http.build();
}

监控与日志

1. Micrometer监控

集成Micrometer监控API性能：

@Bean
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
    return registry -> registry.config().commonTags("application", "rag-system");
}

2. 结构化日志

使用Logback输出结构化日志：

<appender name="JSON" class="ch.qos.logback.core.ConsoleAppender">
    <encoder class="net.logstash.logback.encoder.LogstashEncoder"/>
</appender>

测试策略

1. 单元测试

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class RagServiceTest {
    
    @Mock
    private ChatClient chatClient;
    
    @Mock
    private DocumentVectorRepository vectorRepository;
    
    @InjectMocks
    private RagService ragService;
    
    @Test
    void testGenerateAnswer() {
        // 测试用例实现
    }
}

2. 集成测试

使用Testcontainers进行集成测试：

@SpringBootTest
@Testcontainers
class RagIntegrationTest {
    
    @Container
    static MilvusContainer milvus = new MilvusContainer();
    
    // 测试方法
}

部署与运维

1. Docker容器化

创建Dockerfile：

FROM openjdk:17-jdk-slim
COPY target/rag-system.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/app.jar"]

2. Kubernetes部署

创建Deployment配置：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-system
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080