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 2025-11-27 20:41:04 发布

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

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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已经无法满足用户对精准、智能问答的需求。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。本文将详细介绍如何使用Spring AI框架构建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，并提供了丰富的功能模块。

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。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、更有依据的回答。

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：

数据层：负责文档的存储和管理
检索层：实现语义检索和向量化搜索
AI层：集成Spring AI进行文本生成
应用层：提供RESTful API和Web界面

技术组件选型

向量数据库：Milvus或Chroma
Embedding模型：OpenAI text-embedding-ada-002或本地部署的Ollama模型
生成模型：GPT-4或Llama 2
文档处理：Apache POI、PDFBox
Web框架：Spring Boot 3.x

核心实现步骤

1. 环境搭建与依赖配置

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-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 文档预处理与向量化

文档预处理是RAG系统的关键步骤，包括文本提取、清洗和分块：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 提取文本内容
        String content = extractTextFromFile(file);
        
        // 文本分块
        List<String> chunks = splitTextIntoChunks(content);
        
        // 生成向量嵌入
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            documentChunks.add(new DocumentChunk(chunk, embedding));
        }
        
        return documentChunks;
    }
    
    private String extractTextFromFile(MultipartFile file) {
        // 实现文件内容提取逻辑
        return "提取的文本内容";
    }
    
    private List<String> splitTextIntoChunks(String text) {
        // 实现文本分块逻辑
        return Arrays.asList(text.split("\\n\\n"));
    }
}

3. 向量存储与检索

使用Milvus向量数据库存储文档向量：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new MilvusVectorStore.Builder()
            .withEmbeddingClient(embeddingClient)
            .withCollectionName("document_vectors")
            .build();
    }
}

@Service
public class DocumentSearchService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public List<DocumentChunk> searchSimilarDocuments(String query, int topK) {
        // 生成查询向量
        List<Double> queryEmbedding = embeddingClient.embed(query);
        
        // 相似度搜索
        List<DocumentChunk> results = vectorStore.similaritySearch(
            queryEmbedding, 
            topK
        );
        
        return results;
    }
}

4. AI问答生成

集成Spring AI进行智能问答：

@Service
public class AIQAService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private DocumentSearchService searchService;
    
    public String answerQuestion(String question) {
        // 检索相关文档
        List<DocumentChunk> relevantDocs = searchService.searchSimilarDocuments(question, 3);
        
        // 构建提示词
        String context = buildContextFromDocuments(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        
        return response.getGeneration().getContent();
    }
    
    private String buildContextFromDocuments(List<DocumentChunk> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (DocumentChunk doc : documents) {
            context.append(doc.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，请回答用户的问题。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            回答要求：
            1. 基于上下文信息回答
            2. 如果上下文没有相关信息，请如实告知
            3. 回答要准确、简洁
            """, context, question);
    }
}

5. RESTful API设计

提供问答接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
    
    @Autowired
    private AIQAService qaService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<QAResponse> askQuestion(@RequestBody QARequest request) {
        try {
            String answer = qaService.answerQuestion(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(new QAResponse(answer));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body(new QAResponse("系统繁忙，请稍后重试"));
        }
    }
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            documentService.processAndStoreDocument(file);
            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. 多轮对话支持

通过维护对话历史来实现多轮对话：

@Service
public class ConversationService {
    
    private final Map<String, List<ChatMessage>> conversationHistory = new ConcurrentHashMap<>();
    
    public String continueConversation(String sessionId, String userMessage) {
        List<ChatMessage> history = conversationHistory.getOrDefault(sessionId, new ArrayList<>());
        
        // 添加用户消息到历史
        history.add(new ChatMessage("user", userMessage));
        
        // 检索相关文档
        List<DocumentChunk> relevantDocs = searchService.searchSimilarDocuments(userMessage, 3);
        String context = buildContextFromDocuments(relevantDocs);
        
        // 构建包含历史记录的提示词
        String prompt = buildPromptWithHistory(context, history);
        
        // 生成回答
        ChatResponse response = chatClient.generate(prompt);
        String assistantResponse = response.getGeneration().getContent();
        
        // 添加助手回复到历史
        history.add(new ChatMessage("assistant", assistantResponse));
        
        // 保存更新后的历史
        conversationHistory.put(sessionId, history);
        
        return assistantResponse;
    }
}

2. 引用溯源功能

实现回答的引用溯源，让用户知道答案的来源：

public class QAResponseWithSources {
    private String answer;
    private List<SourceDocument> sources;
    
    // getters and setters
}

public class SourceDocument {
    private String content;
    private String documentName;
    private double similarityScore;
    
    // getters and setters
}

3. 性能优化策略

缓存机制

@Configuration
@EnableCaching
public class CacheConfig {
    
    @Bean
    public CacheManager cacheManager() {
        return new CaffeineCacheManager("documentCache", "answerCache");
    }
}

@Service
public class CachedDocumentService {
    
    @Cacheable(value = "documentCache", key = "#documentId")
    public Document getDocument(String documentId) {
        // 从数据库获取文档
        return documentRepository.findById(documentId);
    }
}

异步处理

@Async
public CompletableFuture<List<DocumentChunk>> asyncProcessDocument(MultipartFile file) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> processDocument(file));
}

部署与运维

Docker容器化部署

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/ai-qa-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Kubernetes部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: ai-qa-system
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: ai-qa-system
  template:
    metadata:
      labels:
        app: ai-qa-system
    spec:
      containers:
      - name: ai-qa-app
        image: ai-qa-system:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"
        resources:
          limits:
            memory: "2Gi"
            cpu: "1"
          requests:
            memory: "1Gi"
            cpu: "0.5"

监控与日志

集成Prometheus和Grafana进行系统监控：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,metrics,prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true