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构建智能文档问答系统

最新推荐文章于 2025-11-22 01:15:24 发布

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#Spring AI #RAG #Java #人工智能 #向量数据库 #智能问答 #企业应用

Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

在人工智能技术飞速发展的今天，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（Retrieval-Augmented Generation）技术为企业提供了构建智能文档问答系统的完美解决方案。本文将深入探讨如何使用Spring AI框架和RAG技术构建高效的企业级智能问答系统。

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: 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用于向量存储和检索
Embedding模型: OpenAI或Ollama提供的文本向量化能力
Spring Boot: 后端服务框架
Spring Security: 安全认证和授权

系统架构设计

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

环境准备与依赖配置

Maven依赖配置

首先，在pom.xml中添加必要的依赖：

<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>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    
    <!-- 向量数据库客户端 -->
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.3.4</version>
    </dependency>
</dependencies>

应用配置

在application.yml中配置相关参数：

spring:
  ai:
    openai:
      api-key: ${OPENAI_API_KEY}
      base-url: https://api.openai.com
  
  datasource:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/rag_db
    username: postgres
    password: password

milvus:
  host: localhost
  port: 19530

核心功能实现

1. 文档处理与向量化

文档处理是RAG系统的第一步，我们需要将企业文档转换为向量表示：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    @Autowired
    private MilvusService milvusService;
    
    public void processDocument(String documentContent, String documentId) {
        // 文档分块处理
        List<String> chunks = splitDocumentIntoChunks(documentContent);
        
        // 生成向量嵌入
        List<List<Double>> embeddings = generateEmbeddings(chunks);
        
        // 存储到向量数据库
        storeInVectorDB(chunks, embeddings, documentId);
    }
    
    private List<String> splitDocumentIntoC