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简单的关键词搜索，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，为企业构建智能文档问答系统提供了全新的解决方案。
技术架构概述
核心组件
- Spring AI框架：提供统一的AI模型接入接口
- RAG架构：检索增强生成技术栈
- 向量数据库：Milvus/Chroma/Redis用于向量存储
- Embedding模型：OpenAI/Ollama等文本向量化模型
- 语义检索：基于向量相似度的智能搜索
系统架构设计
@Configuration
@EnableAIServices
public class RAGConfiguration {
@Bean
public VectorStore vectorStore() {
return new MilvusVectorStore("localhost", 19530);
}
@Bean
public EmbeddingModel embeddingModel() {
return new OpenAiEmbeddingModel("your-api-key");
}
@Bean
public ChatModel chatModel() {
return new OpenAiChatModel("your-api-key");
}
}
实现步骤详解
1. 文档加载与预处理
首先需要实现文档的加载和预处理功能：
@Service
public class DocumentProcessor {
@Autowired
private EmbeddingModel embeddingModel;
public List<Document> processDocuments(List<File> files) {
List<Document> processedDocs = new ArrayList<>();
for (File file : files) {
String content = extractContent(file);
List<String> chunks = chunkContent(content);
for (String chunk : chunks) {
float[] embedding = embeddingModel.embed(chunk);
Document doc = new Document(chunk, embedding, file.getName());
processedDocs.add(doc);
}
}
return processedDocs;
}
private String extractContent(File file) {
// 实现不同格式文件的文本提取
if (file.getName().endsWith(".pdf")) {
return PdfExtractor.extract(file);
} else if (file.getName().endsWith(".docx")) {
return DocxExtractor.extract(file);
}
return "";
}
private List<String> chunkContent(String content) {
// 文本分块处理，每块约500字符
return TextChunker.chunk(content, 500);
}
}
2. 向量存储与索引
使用Milvus向量数据库存储文档向量：
@Service
public class VectorStoreService {
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
public void storeDocuments(List<Document> documents) {
List<float[]> embeddings = documents.stream()
.map(Document::getEmbedding)
.collect(Collectors.toList());
List<String> contents = documents.stream()
.map(Document::getContent)
.collect(Collectors.toList());
vectorStore.addVectors(embeddings, contents);
}
public List<String> searchSimilarDocuments(String query, int topK) {
float[] queryEmbedding = embeddingModel.embed(query);
return vectorStore.searchSimilar(queryEmbedding, topK);
}
}
3. RAG检索增强生成
实现RAG的核心逻辑：
@Service
public class RAGService {
@Autowired
private VectorStoreService vectorStoreService;
@Autowired
private ChatModel chatModel;
public String answerQuestion(String question) {
// 1. 检索相关文档片段
List<String> relevantDocs = vectorStoreService.searchSimilarDocuments(question, 5);
// 2. 构建提示词
String context = buildContext(relevantDocs);
String prompt = buildPrompt(question, context);
// 3. 生成回答
return chatModel.generate(prompt);
}
private String buildContext(List<String> documents) {
StringBuilder context = new StringBuilder();
context.append("基于以下文档内容回答问题：\n\n");
for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
context.append("文档片段").append(i + 1).append(":\n");
context.append(documents.get(i)).append("\n\n");
}
return context.toString();
}
private String buildPrompt(String question, String context) {
return String.format("""
你是一个专业的文档问答助手。请根据提供的文档内容回答用户的问题。
%s
问题：%s
要求：
1. 回答要准确基于提供的文档内容
2. 如果文档中没有相关信息，请明确说明
3. 回答要简洁明了
4. 避免编造不存在的信息
请回答：
""", context, question);
}
}
4. REST API接口
提供Web服务接口：
@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RAGController {
@Autowired
private RAGService ragService;
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<AnswerResponse> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
try {
String answer = ragService.answerQuestion(request.getQuestion());
return ResponseEntity.ok(new AnswerResponse(answer));
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
.body(new AnswerResponse("系统繁忙，请稍后重试"));
}
}
@PostMapping("/upload")
public ResponseEntity<String> uploadDocuments(@RequestParam("files") MultipartFile[] files) {
try {
// 处理上传的文档
documentProcessor.processDocuments(files);
return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
} catch (Exception e) {
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
.body("文档上传失败");
}
}
}
高级特性实现
1. 对话记忆管理
实现多轮对话的上下文记忆：
@Service
public class ConversationMemoryService {
private final Map<String, List<Message>> conversations = new ConcurrentHashMap<>();
public void addMessage(String sessionId, String role, String content) {
conversations.computeIfAbsent(sessionId, k -> new ArrayList<>())
.add(new Message(role, content, System.currentTimeMillis()));
// 保持最近10轮对话
trimConversation(sessionId, 10);
}
public List<Message> getConversationHistory(String sessionId) {
return conversations.getOrDefault(sessionId, Collections.emptyList());
}
private void trimConversation(String sessionId, int maxMessages) {
List<Message> messages = conversations.get(sessionId);
if (messages != null && messages.size() > maxMessages) {
conversations.put(sessionId,
messages.subList(messages.size() - maxMessages, messages.size()));
}
}
}
2. AI幻觉检测与处理
减少模型产生错误信息的风险：
@Service
public class HallucinationDetector {
@Autowired
private VectorStoreService vectorStoreService;
public boolean detectHallucination(String answer, String originalQuestion) {
// 检查回答是否与检索到的文档相关
List<String> relevantDocs = vectorStoreService.searchSimilarDocuments(answer, 3);
// 计算答案与文档的相似度
double similarity = calculateSimilarity(answer, relevantDocs);
return similarity < 0.6; // 相似度阈值
}
private double calculateSimilarity(String text, List<String> references) {
// 实现文本相似度计算
return SimilarityCalculator.cosineSimilarity(text, references);
}
}
3. 性能优化策略
@Configuration
public class CacheConfiguration {
@Bean
public CacheManager cacheManager() {
CaffeineCacheManager cacheManager = new CaffeineCacheManager();
cacheManager.setCaffeine(Caffeine.newBuilder()
.expireAfterWrite(10, TimeUnit.MINUTES)
.maximumSize(1000));
return cacheManager;
}
}
@Service
public class CachedRAGService {
@Autowired
private RAGService ragService;
@Cacheable(value = "answers", key = "#question")
public String getCachedAnswer(String question) {
return ragService.answerQuestion(question);
}
}
部署与运维
Docker容器化部署
FROM openjdk:17-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY target/rag-system.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]
Kubernetes部署配置
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: rag-system
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: rag-system
template:
metadata:
labels:
app: rag-system
spec:
containers:
- name: rag-app
image: rag-system:latest
ports:
- containerPort: 8080
resources:
requests:
memory: "1Gi"
cpu: "500m"
limits:
memory: "2Gi"
cpu: "1000m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: rag-service
spec:
selector:
app: rag-system
ports:
- port: 80
targetPort: 8080
监控与日志
集成Prometheus和Grafana进行系统监控：
@Configuration
public class MonitoringConfig {
@Bean
public MeterRegistry meterRegistry() {
return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
}
@Bean
public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
return new TimedAspect(registry);
}
}
@Service
public class MonitoringService {
private final Counter questionCounter;
private final Timer responseTimer;
public MonitoringService(MeterRegistry registry) {
questionCounter = registry.counter("rag.questions.total");
responseTimer = registry.timer("rag.response.time");
}
public void recordQuestion() {
questionCounter.increment();
}
public Timer.Sample startTiming() {
return Timer.start();
}
public void stopTiming(Timer.Sample sample, String status) {
sample.stop(responseTimer);
}
}
最佳实践与优化建议
1. 文档预处理优化
- 使用合适的文本分块策略，避免信息丢失
- 实现文档去重和垃圾信息过滤
- 支持多种文档格式的解析
2. 检索性能优化
- 使用近似最近邻搜索算法提高检索速度
- 实现多级缓存机制减少向量数据库压力
- 定期优化向量索引结构
3. 回答质量提升
- 实现回答可信度评分机制
- 添加用户反馈收集功能
- 定期更新Embedding模型
4. 安全考虑
- 实现API访问权限控制
- 对用户输入进行安全过滤
- 保护敏感文档内容
总结
本文详细介绍了如何使用Spring AI和RAG技术构建企业级智能文档问答系统。通过结合向量数据库、语义检索和大语言模型，我们能够实现准确、高效的文档问答功能。系统具备良好的扩展性和可维护性，可以轻松集成到现有的企业应用中。
关键技术亮点包括：
- 统一的AI服务接入：通过Spring AI框架简化模型集成
- 高效的语义检索：基于向量相似度的智能文档搜索
- 可靠的回答生成：RAG架构确保回答的准确性和相关性
- 企业级特性：支持多轮对话、幻觉检测、性能监控等
这种架构不仅适用于文档问答场景，还可以扩展到客服系统、知识库管理、智能搜索等多个应用领域，为企业数字化转型提供强有力的技术支撑。
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