基于RAG本地知识库的AI问答，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

RAG概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性和时效性。其核心思想是通过外部知识库动态补充生成所需的信息，从而弥补传统LLM仅依赖训练数据、可能产生“幻觉”或过时回答的缺陷。

简单来说，RA؜G 就像给 AI 配了一个‎知识库，让 AI 回答问题前先查一查特定的知识‍库来获取知识，确保回答是基⁠于真实资料而不是凭空想象。

通过 RAG 技术改造后，AI 就能：

• 准确回答关于特定内容的问题。
• 在合适的时机推荐相关课程和服务。
• 用特定的语气和用户交流。
• 提供更新、更准确的建议。

Spring AI 为我们实现RAG提供了全流程的支持，接下来就用 Spring AI 实现一个基于本地知识库的 AI 问答。

01

准备环境

开发工具：IDEA

构建工具：Gradle

开发环境：JDK21（17+即可）

技术框架：SpringBoot3.3.0 + Spring AI Alibaba 1.0.0-M6.1

02

引入Gradle依赖

这里我只引入核心依赖，其他的SpringBoot等基础依赖就不做展示了。

implementation 'com.alibaba.cloud.ai:spring-ai-alibaba-starter:1.0.0-M6.1'

03

准备知识库文档

文档可以是Text、PDF或Markdown文件等，这里我们就以Markdown文件为例。

将文档放在resources的document目录里下：

04

文档读取

对自己准备好的知识库文档进行处理，然后保存到向量数据库中。这个过程俗称 ETL（抽取、转换、加载），Spring AI 提供了对 ETL 的支持。

ETL 的 3 大核心组件，按照顺序执行：

• DocumentReader：读取文档，得到文档列表。
• DocumentTransformer：转换文档，得到处理后的文档列表。
• DocumentWriter：将文档列表保存到存储中（可以是向量数据库，也可以是其他存储）

通过 DocumentLoader 文‎档加载配置指定读取文档的细节，比如是否读取代码块、引用块等。还指定了额外的元信息配置‍，提取文档的文件名（fileName）作为文档的元信息⁠，可以便于后续知识库实现更精确的检索。

@Component

05

向量转换和存储

为了实现方便؜，我们使用 Spri‎ng AI 内置的、基于内存读写的向量数据库‍ SimpleVect⁠orStore 来保存文档。

SimpleVe؜ctorStore 实现了 Ve‎ctorStore 接口，而 VectorStore 接口集成了‍ DocumentWriter，⁠所以具备文档写入能力。

实现初始化向量数据库并且保存文档的方法。代码如下：

@Configuration

06

查询增强

Spring AI 通过؜ Advisor 特性提供了开箱即用的 RAG 功‎能。主要是 QuestionAnswerAdvisor 问答拦截器和RetrievalAug‍mentationAdvisor 检索增强拦截器⁠。

查询增强的原理：向量数据库存储着 AI 模型本身不知道的数据，当用户问题‎发送给 AI 模型时，QuestionAnswerAdvisor 会查询向量数据库，获取与用户问题相关的文档‍。然后从向量数据库返回的响应会被附加到用户文本中，为 ⁠AI 模型提供上下文，帮助其生成回答。

@Slf4j

07

与RAG知识库对话方法

/**

08

单元测试

故意提问一个文档内有回答的问题。

文档部分内容：

@Test

输出结果：

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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