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 17:03:02 发布 · 1k 阅读

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#Spring AI #RAG #智能问答 #向量数据库 #Milvus #企业级应用 #Java

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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（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框架结合RAG技术，构建一个高效的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、Google AI、Azure OpenAI等主流AI服务提供商，同时提供了丰富的工具和组件来简化AI应用的开发。

RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的技术架构。它首先从知识库中检索相关信息，然后将检索到的信息作为上下文提供给生成模型，从而产生更加准确和相关的回答。

向量数据库

在RAG架构中，向量数据库扮演着关键角色。常用的向量数据库包括：

Milvus：开源的向量数据库，支持高效的相似性搜索
Chroma：轻量级的向量数据库，易于集成
Redis：通过RedisSearch模块支持向量搜索

系统架构设计

整体架构

我们的智能文档问答系统采用分层架构设计：

数据预处理层：负责文档的加载、解析和向量化
向量存储层：使用向量数据库存储文档的向量表示
检索层：实现语义检索和相似性搜索
生成层：基于检索结果生成回答
API层：提供RESTful接口供客户端调用

技术组件选择

Spring Boot 3.x：作为基础框架
Spring AI：AI功能集成
Milvus：向量数据库
OpenAI Embeddings：文本向量化
OpenAI GPT-4：生成模型
Spring Data JPA：传统数据存储
Spring Security：安全认证

实现步骤详解

1. 环境准备与依赖配置

首先，在pom.xml中添加必要的依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.ai</groupId>
        <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>0.8.1</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>io.milvus</groupId>
        <artifactId>milvus-sdk-java</artifactId>
        <version>2.3.4</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 文档处理与向量化

实现文档加载和向量化服务：

@Service
public class DocumentProcessingService {
    
    @Autowired
    private OpenAiEmbeddingClient embeddingClient;
    
    public EmbeddingResponse vectorizeDocument(String content) {
        return embeddingClient.embed(content);
    }
    
    public List<DocumentChunk> chunkDocument(String documentContent, int chunkSize) {
        // 实现文档分块逻辑
        List<DocumentChunk> chunks = new ArrayList<>();
        // 分块处理逻辑...
        return chunks;
    }
}

3. 向量数据库集成

配置Milvus客户端并实现向量存储：

@Configuration
public class MilvusConfig {
    
    @Value("${milvus.host:localhost}")
    private String host;
    
    @Value("${milvus.port:19530}")
    private int port;
    
    @Bean
    public MilvusServiceClient milvusClient() {
        ConnectParam connectParam = ConnectParam.newBuilder()
            .withHost(host)
            .withPort(port)
            .build();
        return new MilvusServiceClient(connectParam);
    }
}

@Service
public class VectorStoreService {
    
    @Autowired
    private MilvusServiceClient milvusClient;
    
    public void storeVectors(String collectionName, List<Float> vectors, 
                           Map<String, String> metadata) {
        // 实现向量存储逻辑
        List<InsertParam.Field> fields = new ArrayList<>();
        fields.add(new InsertParam.Field("vector", vectors));
        // 添加元数据字段...
        
        InsertParam insertParam = InsertParam.newBuilder()
            .withCollectionName(collectionName)
            .withFields(fields)
            .build();
        
        milvusClient.insert(insertParam);
    }
}

4. 语义检索实现

构建基于向量相似度的检索服务：

@Service
public class SemanticSearchService {
    
    @Autowired
    private MilvusServiceClient milvusClient;
    
    @Autowired
    private OpenAiEmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<SearchResult> searchSimilarDocuments(String query, int topK) {
        // 将查询文本向量化
        EmbeddingResponse queryEmbedding = embeddingClient.embed(query);
        
        // 构建搜索参数
        List<List<Float>> searchVectors = Collections.singletonList(
            queryEmbedding.getOutput().get(0).getEmbedding()
        );
        
        SearchParam searchParam = SearchParam.newBuilder()
            .withCollectionName("documents")
            .withVectors(searchVectors)
            .withTopK(topK)
            .withParams("{\"nprobe\":10}")
            .build();
        
        SearchResults searchResults = milvusClient.search(searchParam);
        return processSearchResults(searchResults);
    }
}

5. RAG问答生成

集成检索结果生成最终回答：

@Service
public class RagQAService {
    
    @Autowired
    private OpenAiChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private SemanticSearchService searchService;
    
    public String generateAnswer(String question) {
        // 检索相关文档
        List<SearchResult> relevantDocs = searchService.searchSimilarDocuments(question, 5);
        
        // 构建提示词
        String context = buildContextFromResults(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContextFromResults(List<SearchResult> results) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (SearchResult result : results) {
            context.append("文档内容: ").append(result.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，请回答这个问题：%s
            
            上下文信息：
            %s
            
            请提供准确、简洁的回答，如果上下文信息不足以回答问题，请说明。
            """, question, context);
    }
}

6. REST API设计

提供问答接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    
    @Autowired
    private RagQAService qaService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<QAResponse> askQuestion(@RequestBody QARequest request) {
        try {
            String answer = qaService.generateAnswer(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(new QAResponse(answer, System.currentTimeMillis()));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(new QAResponse("系统繁忙，请稍后重试", System.currentTimeMillis()));
        }
    }
}

@Data
class QARequest {
    private String question;
}

@Data
class QAResponse {
    private String answer;
    private long timestamp;
    
    public QAResponse(String answer, long timestamp) {
        this.answer = answer;
        this.timestamp = timestamp;
    }
}

性能优化策略

1. 批量处理优化

对于大量文档的处理，采用批量向量化和存储策略：

public void batchProcessDocuments(List<String> documents) {
    int batchSize = 100;
    for (int i = 0; i < documents.size(); i += batchSize) {
        List<String> batch = documents.subList(i, 
            Math.min(i + batchSize, documents.size()));
        
        // 批量向量化
        List<EmbeddingResponse> embeddings = embeddingClient.embed(batch);
        
        // 批量存储
        storeBatchVectors(embeddings, batch);
    }
}

2. 缓存机制

实现查询结果缓存，减少重复计算：

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

3. 异步处理

对于耗时的文档处理任务，采用异步处理：

@Async
public CompletableFuture<Void> asyncProcessDocument(String document) {
    return CompletableFuture.runAsync(() -> {
        // 异步处理逻辑
        processDocument(document);
    });
}

安全考虑

1. 输入验证

public void validateQuestion(String question) {
    if (question == null || question.trim().isEmpty()) {
        throw new IllegalArgumentException("问题不能为空");
    }
    if (question.length() > 1000) {
        throw new IllegalArgumentException("问题长度超过限制");
    }
    // 防止注入攻击
    if (containsMaliciousContent(question)) {
        throw new SecurityException("检测到恶意内容");
    }
}

2. 访问控制

集成Spring Security实现API访问控制：

@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
    
    @Bean
    public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeHttpRequests(authz -> authz
                .requestMatchers("/api/qa/**").authenticated()
                .anyRequest().permitAll()
            )
            .oauth2ResourceServer(OAuth2ResourceServerConfigurer::jwt);
        return http.build();
    }
}

监控与日志

1. 性能监控

集成Micrometer监控系统性能：

@Bean
public MeterRegistry meterRegistry() {
    return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
}

@Timed(value = "qa.response.time", description = "问答响应时间")
public String timedGenerateAnswer(String question) {
    return qaService.generateAnswer(question);
}

2. 日志记录

配置详细的日志记录：

@Slf4j
@Service
public class LoggingQAService {
    
    @Autowired
    private RagQAService qaService;
    
    public String generateAnswerWithLogging(String question, String userId) {
        log.info("用户 {} 提问: {}", userId, question);
        
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        String answer = qaService.generateAnswer(question);
        long duration = System.currentTimeMillis() - startTime;
        
        log.info("问题回答完成，耗时 {}ms", duration);
        log.debug("生成答案: {}", answer);
        
        return answer;
    }
}

部署与运维

1. Docker容器化

创建Dockerfile部署应用：

FROM openjdk:17-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY target/*.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

2. Kubernetes部署

创建Deployment配置：

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