Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

最新推荐文章于 2025-11-30 18:24:05 发布

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

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，如何将AI能力有效集成到企业应用中成为了技术团队面临的重要挑战。Spring AI作为Spring生态系统中的AI集成框架，结合RAG（检索增强生成）技术，为企业构建智能文档问答系统提供了强大的技术支撑。本文将深入探讨如何使用Spring AI和RAG技术构建高效、准确的企业级智能问答系统。

技术栈概述

Spring AI框架

Spring AI是Spring官方推出的AI集成框架，提供了统一的API来访问各种AI模型和服务。其主要特性包括：

统一的模型抽象：支持OpenAI、Azure OpenAI、Google Vertex AI等多种模型提供商
提示工程支持：内置提示模板和变量替换功能
对话管理：支持多轮对话和上下文维护
工具调用：标准化工具执行框架

RAG技术架构

RAG（Retrieval-Augmented Generation）通过结合检索和生成两个阶段来解决AI模型的知识更新和幻觉问题：

检索阶段：从知识库中检索相关文档片段
生成阶段：基于检索到的内容生成准确回答

系统架构设计

整体架构

用户请求 → API网关 → Spring AI服务 → 向量数据库检索 → AI模型生成 → 响应返回

核心组件

文档处理模块
- 文档加载与解析（PDF、Word、Excel等）
- 文本分割与向量化
- 元数据提取与存储
向量存储模块
- 使用Milvus或Chroma作为向量数据库
- 支持相似度搜索和语义检索
- 索引优化和查询性能调优
AI服务模块
- Spring AI集成OpenAI或本地模型
- 提示工程和上下文管理
- 响应生成和格式化

实战开发步骤

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. 文档处理实现

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = parseDocumentContent(file);
        
        // 文本分割
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 生成向量嵌入
        List<DocumentChunk> documentChunks = n