Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统
引言
在人工智能技术快速发展的今天，企业面临着海量文档管理和智能问答的挑战。传统的基于关键词的搜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）技术为企业提供了构建智能文档问答系统的强大工具。本文将深入探讨如何使用Spring AI框架和RAG技术构建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、Azure OpenAI、Amazon Bedrock等多种AI服务提供商，并提供了简洁的编程模型。
RAG技术
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，然后基于检索到的内容生成回答，有效解决了AI模型可能产生幻觉（Hallucination）的问题。
向量数据库
向量数据库是RAG架构的核心组件，用于存储和检索文档的向量表示。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分层架构设计：
- 数据预处理层：负责文档的加载、分割和向量化
- 向量存储层：使用向量数据库存储文档嵌入
- 检索层：实现语义搜索和相关性检索
- 生成层：基于检索结果生成回答
- API层：提供RESTful接口供客户端调用
技术选型
- 框架：Spring Boot 3.x + Spring AI
- 向量数据库：Redis with RedisSearch
- 嵌入模型：OpenAI text-embedding-ada-002
- LLM：OpenAI GPT-4
- 文档处理：Apache Tika + LangChain4j
核心实现步骤
1. 环境配置
首先在pom.xml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
实现文档加载和分割功能：
@Service
public class DocumentProcessor {
@Autowired
private EmbeddingClient embeddingClient;
public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
// 解析文档内容
String content = parseDocumentContent(file);
// 分割文档为chunks
List<String> chunks = splitContentIntoChunks(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 parseDocumentContent(MultipartFile file) {
// 使用Apache Tika解析各种文档格式
// 实现细节省略
return "parsed content";
}
private List<String> splitContentIntoChunks(String content) {
// 基于语义的分块算法
// 实现细节省略
return Arrays.asList(content.split("\\n\\n"));
}
}
3. 向量存储与检索
使用Redis作为向量数据库：
@Service
public class VectorStoreService {
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
public void storeDocuments(List<DocumentChunk> chunks) {
for (DocumentChunk chunk : chunks) {
String key = "doc:" + UUID.randomUUID().toString();
Map<String, String> hash = new HashMap<>();
hash.put("content", chunk.getContent());
hash.put("embedding", convertEmbeddingToString(chunk.getEmbedding()));
redisTemplate.opsForHash().putAll(key, hash);
}
}
public List<DocumentChunk> searchSimilarDocuments(List<Double> queryEmbedding, int topK) {
// 使用RedisSearch进行向量相似度搜索
// 实现细节省略
return Collections.emptyList();
}
private String convertEmbeddingToString(List<Double> embedding) {
return embedding.stream()
.map(String::valueOf)
.collect(Collectors.joining(","));
}
}
4. RAG问答服务
实现核心的问答逻辑：
@Service
public class QAService {
@Autowired
private ChatClient chatClient;
@Autowired
private VectorStoreService vectorStoreService;
@Autowired
private EmbeddingClient embeddingClient;
public String answerQuestion(String question) {
// 生成问题嵌入
List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
// 检索相关文档
List<DocumentChunk> relevantChunks = vectorStoreService
.searchSimilarDocuments(questionEmbedding, 5);
// 构建提示词
String context = buildContextFromChunks(relevantChunks);
String prompt = buildPrompt(question, context);
// 调用AI模型生成回答
return chatClient.generate(prompt);
}
private String buildContextFromChunks(List<DocumentChunk> chunks) {
return chunks.stream()
.map(DocumentChunk::getContent)
.collect(Collectors.joining("\n\n"));
}
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。
如果上下文信息不足以回答问题，请如实告知。
上下文：
%s
问题：%s
回答：
""", context, question);
}
}
5. REST API接口
提供问答接口：
@RestController
@RequestMapping("/api/qa")
public class QAController {
@Autowired
private QAService 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 {
// 处理上传的文档
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");
}
}
}
性能优化策略
1. 缓存机制
实现回答缓存以减少AI API调用：
@Service
public class CachingQAService {
@Autowired
private QAService delegate;
@Cacheable(value = "qaAnswers", key = "#question")
public String answerQuestionWithCache(String question) {
return delegate.answerQuestion(question);
}
}
2. 批量处理
对于文档上传操作，实现批量处理提高效率：
@Async
public CompletableFuture<Void> processDocumentsInBatch(List<MultipartFile> files) {
return CompletableFuture.runAsync(() -> {
files.parallelStream().forEach(this::processSingleDocument);
});
}
3. 异步处理
使用Spring的异步支持提高系统响应速度：
@Configuration
@EnableAsync
public class AsyncConfig {
@Bean
public TaskExecutor taskExecutor() {
ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
executor.setCorePoolSize(10);
executor.setMaxPoolSize(20);
executor.setQueueCapacity(100);
executor.setThreadNamePrefix("qa-executor-");
executor.initialize();
return executor;
}
}
安全考虑
1. 输入验证
防止Prompt注入攻击：
public void validateQuestion(String question) {
if (question.contains("ignore previous instructions")) {
throw new SecurityException("检测到可疑输入");
}
// 其他验证逻辑
}
2. 访问控制
使用Spring Security实现API访问控制：
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig {
@Bean
public SecurityFilterChain filterChain(HttpSecurity http) throws Exception {
return http
.authorizeHttpRequests(auth -> auth
.requestMatchers("/api/qa/ask").authenticated()
.requestMatchers("/api/qa/upload").hasRole("ADMIN")
.anyRequest().permitAll())
.oauth2ResourceServer(OAuth2ResourceServerConfigurer::jwt)
.build();
}
}
监控与日志
1. 性能监控
使用Micrometer监控系统性能：
@RestController
public class QAController {
private final Counter questionCounter;
public QAController(MeterRegistry registry) {
this.questionCounter = Counter.builder("qa.questions.total")
.description("Total number of questions asked")
.register(registry);
}
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<QAResponse> askQuestion(@RequestBody QARequest request) {
questionCounter.increment();
// 处理逻辑
}
}
2. 详细日志
配置结构化日志记录：
@Slf4j
@Service
public class QAService {
public String answerQuestion(String question) {
log.info("Processing question: {}", question);
try {
// 处理逻辑
log.debug("Question processed successfully");
return answer;
} catch (Exception e) {
log.error("Error processing question: {}", question, e);
throw e;
}
}
}
部署与运维
1. Docker容器化
创建Dockerfile：
FROM openjdk:17-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY target/qa-system.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]
2. Kubernetes部署
创建Deployment配置：
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: qa-system
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: qa-system
template:
metadata:
labels:
app: qa-system
spec:
containers:
- name: qa-app
image: qa-system:latest
ports:
- containerPort: 8080
env:
- name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
value: "prod"
测试策略
1. 单元测试
@SpringBootTest
class QAServiceTest {
@Autowired
private QAService qaService;
@MockBean
private ChatClient chatClient;
@Test
void testAnswerQuestion() {
when(chatClient.generate(anyString())).thenReturn("测试回答");
String answer = qaService.answerQuestion("测试问题");
assertEquals("测试回答", answer);
verify(chatClient).generate(anyString());
}
}
2. 集成测试
@SpringBootTest(webEnvironment = WebEnvironment.RANDOM_PORT)
class QAControllerIntegrationTest {
@LocalServerPort
private int port;
@Test
void testAskEndpoint() {
RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
QARequest request = new QARequest("什么是Spring AI？");
ResponseEntity<QAResponse> response = restTemplate.postForEntity(
"http://localhost:" + port + "/api/qa/ask",
request,
QAResponse.class
);
assertEquals(HttpStatus.OK, response.getStatusCode());
assertNotNull(response.getBody().getAnswer());
}
}
总结与展望
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。通过合理的架构设计、性能优化和安全考虑，我们能够构建出既高效又安全的智能问答平台。
未来的改进方向包括：
- 多模态支持：支持图片、表格等非文本内容的处理
- 实时学习：实现系统的持续学习和改进
- 个性化推荐：基于用户历史提供个性化问答服务
- 多语言支持：扩展系统对多语言文档的处理能力
Spring AI和RAG技术的结合为企业智能问答系统提供了强大的技术基础，随着AI技术的不断发展，这类系统将在企业知识管理领域发挥越来越重要的作用。
扫一扫
1395
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
