RAG概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是融合信息检索与文本生成的关键技术，核心目标是提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性与时效性。它通过在生成过程中动态调用外部知识库、补充所需信息，有效解决了传统 LLM 仅依赖训练数据导致的 “幻觉输出”（生成虚假信息）或回答滞后（无法覆盖训练后新内容）的核心缺陷。

简单来说，RAG 就像给 AI 配备了一个 “专属知识库”：当 AI 需要回答问题时，会先主动从这个知识库中检索相关、准确的信息，再基于这些真实资料组织回答 —— 而非仅凭记忆 “凭空想象”，从根本上提升了回答的可靠性。

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：

读者福利大放送：如果你对大模型感兴趣，想更加深入的学习大模型**，那么这份精心整理的大模型学习资料，绝对能帮你少走弯路、快速入门**

如果你是零基础小白，别担心——大模型入门真的没那么难，你完全可以学得会！

👉 不用你懂任何算法和数学知识，公式推导、复杂原理这些都不用操心；
👉 也不挑电脑配置，普通家用电脑完全能 hold 住，不用额外花钱升级设备；
👉 更不用你提前学 Python 之类的编程语言，零基础照样能上手。

你要做的特别简单：跟着我的讲解走，照着教程里的步骤一步步操作就行。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

现在这份资料免费分享给大家，有需要的小伙伴，直接VX扫描下方二维码就能领取啦😝↓↓↓

为什么要学习大模型？

数据显示，2023 年我国大模型相关人才缺口已突破百万，这一数字直接暴露了人才培养体系的严重滞后与供给不足。而随着人工智能技术的飞速迭代，产业对专业人才的需求将呈爆发式增长，据预测，到 2025 年这一缺口将急剧扩大至 400 万！!

大模型学习路线汇总

整体的学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战，跟着学习路线一步步打卡，小白也能轻松学会！

大模型实战项目&配套源码

光学理论可不够，这套学习资料还包含了丰富的实战案例，让你在实战中检验成果巩固所学知识

大模型学习必看书籍PDF

我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版)，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

大模型超全面试题汇总

在面试过程中可能遇到的问题，我都给大家汇总好了，能让你们在面试中游刃有余

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到VX扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】

相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最适合零基础的！！