Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

原创

于 2025-09-03 18:03:19 发布 · 579 阅读

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

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，无法满足用户对精准信息获取的需求。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业提供了一种全新的智能文档问答解决方案。本文将深入探讨如何利用Spring AI框架和RAG技术构建高效的企业级文档问答系统。

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。它支持多种AI提供商，包括OpenAI、Azure OpenAI、Amazon Bedrock等，为开发者提供了便捷的AI能力集成方案。

RAG技术原理

RAG（检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术架构。它通过两个主要组件工作：

检索器（Retriever）：从知识库中检索与查询相关的文档片段
生成器（Generator）：基于检索到的信息生成自然语言回答

这种架构有效解决了大语言模型的幻觉问题，提高了回答的准确性和可靠性。

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：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 表示层                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐          │
│  │   Web界面   │  │  API接口    │          │
│  └─────────────┘  └─────────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 应用层                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐          │
│  │ 问答服务    │  │ 文档处理    │          │
│  └─────────────┘  └─────────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────┐
│                 数据层                      │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐          │
│  │ 向量数据库  │  │ 文档存储    │          │
│  └─────────────┘  └─────────────┘          │
└─────────────────────────────────────────────┘

技术组件选型

Spring Boot 3.x：基础框架
Spring AI：AI能力集成
Milvus：向量数据库
OpenAI Embedding：文本向量化
Redis：缓存和会话管理
Elasticsearch：文档索引

核心实现步骤

1. 环境搭建与依赖配置

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>