【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）

已于 2025-04-01 10:34:06 修改
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分类专栏： 多种AI应用项目开发实战（完整前后端代码+演示+讲解） 文章标签： spring 人工智能 前端 后端 java
于 2025-02-18 17:49:58 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/un_fired/article/details/145710418

系列文章目录

  1. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目（含完整前端+后端代码）
  2. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数
  3. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
  4. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权主体功能开发
  5. 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权相关工具类代码

文章目录

项目效果展示

在这里插入图片描述

1.开发工具及环境

IntelliJ IDEA
微信开发者工具
JDK版本 >= 17
Spring Boot版本 >= 3.3.x
阿里云百炼api_keyu获取：阿里云百炼官网api获取教程

2.前端代码（原生微信小程序开发）

2.1.前端文件架构：

在这里插入图片描述

2.2.index.js文件

// index.js
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【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权主体功能开发
un_fired的博客
03-25 2738
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——功能优化：用户鉴权
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
un_fired的博客
03-18 3209
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建
SpringAI之RAG
m0_62943934的博客
07-23 1155
要解决大模型的知识限制问题，其实并不复杂。解决的思路就是给大模型外挂一个知识库，可以是专业领域知识，也可以是企业私有的数据。不过，知识库不能简单的直接拼接在提示词中。因为通常知识库数据量都是非常大的，而大模型的上下文是有大小限制的。那怎么办？思路很简单，庞大的知识库中与用户问题相关的其实并不多。所以，我们需要想办法从庞大的知识库中找到与用户问题相关的一小部分，组装成提示词，发送给大模型就可以了。那么问题来了，该如何从知识库中找到与用户问题相关的内容呢？
Spring Framework如何无缝对接AI服务（完整流程+代码示例）
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掌握Java Spring AI整合步骤，轻松实现AI服务与企业级应用无缝对接。适用于智能客服、推荐系统等场景，基于Spring Boot快速集成主流AI模型，提升开发效率与系统智能化水平，值得收藏。
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master-dragon的专栏
07-11 1210
/ 生成一个机器人产品说明书的文档new Document("产品说明书:产品名称:科学计算器\n" +"产品描述：科学计算器具备多种数学运算和工程计算功能，主要包含以下核心能力：\n" +"功能：\n" +"1. 数学运算：支持四则运算、三角函数（正弦、余弦、正切）、反三角函数（反正切、反余弦）、对数、指数运算等基础数学功能。部分型号如Panecal支持二进制至十六进制的数制转换。\n" +
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本文主要研究一下Spring AI的RAG。
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本文介绍了RAG（检索增强生成）技术的概念、应用场景及核心流程，并详细说明了如何利用SpringAI框架实现RAG功能。
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数
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02-20 1077
【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数
用Spring AI 做智能客服，基于私有知识库和RAG技术
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spring ai 智能客服能力的详细说明 包含代码样例
Spring AI 实现 RAG
红血哥
06-12 1529
Spring AI框架实现RAG（检索增强生成）技术，整合了信息检索与生成模型，用于构建智能问答系统。该方案采用Spring Boot框架，支持多种大语言模型（如OpenAI、Qwen）和向量数据库（Elasticsearch）。核心流程包括：使用Tika读取多格式文档并向量化存储，进行相似性搜索匹配问题，通过提示词模板优化LLM生成质量。配置文件中可自定义嵌入模型、向量维度和相似性算法。Spring AI的模块化设计简化了RAG实现，但需注意版本兼容性和向量维度匹配问题。
SpringAI--RAG知识库
Debug Dog
05-26 1369
RAG(Retrieval-Augmented Genreation，检索增强生成)是一种结合信息检索技术和AI内容生成的混合架构，可以解决大模型的知识时效性限制和幻觉问题。RAG在大语言模型生成回答之前，会先从外部知识库中检索相关信息，然后将这些，引导其生成更准确、更相关的回答。
SpringAI+DeepSeek大模型应用开发——7 RAG：知识库 ChatPDF
念头通达
04-10 2114
利用RAG实现了一个仿ChatPDF的功能，用户把个人的PDF文件作为知识库上传，让AI基于PDF内容来回答问题。文章讲解了RAG原理（向量模型、向量库等），PDF的上传下载和向量化、配置ChatClient、实现对话接口、测试。最后还做了点小拓展，即持久化向量库VectorStore。
Spring AI RAG
王小工小工历程
06-30 1004
检索增强生成（RAG）技术解析与应用 本文系统介绍了检索增强生成（RAG）技术的核心原理与实现方法。该技术通过将外部知识库实时检索结果融入生成过程，有效解决了传统大模型的"知识冻结"问题。RAG采用ETL流程处理非结构化数据，核心步骤包括文档智能分块、向量编码、相似检索和生成增强。 Spring AI提供了模块化实现方案，包含检索模块（VectorStoreDocumentRetriever）和生成模块（QuestionAnswerAdvisor）。关键技术点涉及动态知识增强机制、语义连
Spring AI 利用 ollama:qwen:7b 和 pgvector 创新实现高效 RAG 问答系统
m0_63171455的博客
08-18 2668
了解完嵌入模型、向量数据库相关知识后，在此基础上可以实现一个RAG本地问答系统。
Spring AI入门及浅实践，实战 Spring‎ AI RAG
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08-02 1501
本文将介绍如何在Spring AI项目中实现RAG（检索增强生成）功能，重点讲解必要的依赖配置和实现步骤。文章列出了项目所需的Maven依赖，包括Spring Boot Web、测试工具、Hutool工具包、Lombok、Knife4j文档工具以及阿里云DashScope SDK等核心组件。同时提供了application.yml和application-local.yml的配置文件模板，帮助开发者快速搭建运行环境。通过这套配置，开发者可以轻松集成阿里云大模型服务，实现基于Spring AI的RAG功能开发
揭秘AI小程序：智能解答24/7，你问我答不停
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AI菜鸟向前飞 — LLM简介
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使用Spring AI中的RAG技术，实现私有业务领域的大模型系统
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RAG，即，检索增强生成。它是大模型和信息检索技术的结合技术。百度百科上的解释为：当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。“让大模型为行业赋能”。RAG的工作流程可参考SpringAI中的这张图：即：在用户向大模型检索某个信息时，会携带关于所需要检索的背景知识，这样以让大模型可以参考已有知识来进行应答。使用SpringAI内置的RAG和功能可以快速实现一个针对私有业务领域。
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