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 19:03:01 发布 · 1k 阅读

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

Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

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基础的搜索功能，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。本文将详细介绍如何使用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等多种AI服务提供商，并提供了工具调用、提示工程、向量化等核心功能。

RAG技术

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合信息检索和文本生成的技术。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，从而生成更准确、更有依据的答案。

向量数据库

向量数据库用于存储文档的向量表示，支持高效的相似性搜索。常用的向量数据库包括Milvus、Chroma、Redis等。

系统架构设计

整体架构

我们的智能文档问答系统采用微服务架构，主要包括以下组件：

文档处理服务：负责文档的解析、分块和向量化
向量存储服务：使用向量数据库存储文档向量
检索服务：处理用户查询的向量化相似性搜索
AI生成服务：基于Spring AI的答案生成
API网关：统一的API入口
监控系统：基于Prometheus和Grafana的系统监控

技术选型

后端框架：Spring Boot 3.x + Spring AI
向量数据库：Redis with RedisSearch
文档解析：Apache POI + Tika
API文档：Springdoc OpenAPI
监控：Micrometer + Prometheus + Grafana
部署：Docker + Kubernetes

核心实现步骤

1. 环境准备与依赖配置

首先，在Spring Boot项目中添加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

文档处理是RAG系统的关键环节，主要包括文档解析、文本分块和向量化：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 1. 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 2. 文本分块
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 3. 向量化
        List<Embedding> embeddings = embeddingClient.embed(chunks);
        
        // 4. 创建文档块对象
        return createDocumentChunks(chunks, embeddings);
    }
    
    private String parseDocumentContent(MultipartFile file) {
        // 使用Apache Tika解析各种文档格式
        Tika tika = new Tika();
        try {