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 2025-11-26 22:45:19 发布

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

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，企业面临着如何有效利用内部知识库的挑战。传统的基于关键词的搜索已经无法满足用户对精准、智能问答的需求。Spring AI结合RAG（检索增强生成）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。其主要特性包括：

模型抽象层：统一访问OpenAI、Azure OpenAI、Google AI等主流AI服务
提示工程支持：内置提示模板和变量替换功能
向量化集成：支持多种向量数据库和嵌入模型
工具调用标准化：提供统一的工具执行框架

RAG技术原理

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索和生成的AI技术架构：

检索阶段：从知识库中检索与问题相关的文档片段
增强阶段：将检索到的信息作为上下文提供给生成模型
生成阶段：基于检索到的上下文生成精准回答

系统架构设计

整体架构

用户界面 → API网关 → Spring AI服务层 → 向量数据库 → 文档存储
                      ↓
                  大语言模型

核心组件

文档处理模块
- 文档加载与解析（PDF、Word、Excel等）
- 文本分块与预处理
- 向量化嵌入生成
向量存储模块
- 支持Milvus、Chroma、Redis等向量数据库
- 高效的相似度搜索
- 索引管理和优化
AI服务模块
- Spring AI模型集成
- RAG流程编排
- 提示工程优化

实战开发步骤

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>

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);
        
        // 文本分块
        List<String> chunks = splitText