Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

随着人工智能技术的快速发展，企业对于智能化文档处理的需求日益增长。传统的文档管理系统往往只能提供简单的关键词搜索，无法理解用户的自然语言查询意图。Spring AI结合RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，为企业构建智能文档问答系统提供了全新的解决方案。

技术栈概述

核心组件

• Spring AI: Spring生态系统中的AI集成框架
• RAG架构: 检索增强生成技术
• 向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
• Embedding模型: OpenAI/Ollama
• Spring Boot: 后端开发框架

系统架构设计

整体架构

用户界面 → Spring Boot应用 → RAG引擎 → 向量数据库 → 文档存储
       ↓          ↓           ↓           ↓
   自然语言   业务逻辑   语义检索   向量化存储
   查询处理   处理层   与排序   与索引

核心模块

1. 文档预处理模块
2. 向量化与索引模块
3. 语义检索模块
4. 答案生成模块
5. 对话管理模块

实现步骤详解

1. 环境准备与依赖配置

首先在pom.xml中添加Spring AI相关依赖：

<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-milvus-store-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

2. 文档预处理实现

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(MultipartFile file) {
        // 解析文档内容
        String content = extractContent(file);
        
        // 分块处理
        List<String> chunks = splitIntoChunks(content);
        
        // 生成向量
        List<DocumentChunk> documentChunks = new ArrayList<>();
        for (String chunk : chunks) {
            List<Double> embedding = embeddingClient.embed(chunk);
            DocumentChunk docChunk = new DocumentChunk(chunk, embedding);
            documentChunks.add(docChunk);
        }
        
        return documentChunks;
    }
    
    private String extractContent(MultipartFile file) {
        // 实现文档内容提取逻辑
        // 支持PDF、Word、TXT等多种格式
        return "提取的文档内容";
    }
    
    private List<String> splitIntoChunks(String content) {
        // 基于语义的分块算法
        return Arrays.asList(content.split("\\n\\n"));
    }
}

3. 向量存储与检索

@Repository
public class VectorStoreService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    public void storeDocuments(List<DocumentChunk> chunks) {
        List<Document> documents = chunks.stream()
            .map(chunk -> new Document(chunk.getContent(), chunk.getMetadata()))
            .collect(Collectors.toList());
        
        vectorStore.add(documents);
    }
    
    public List<Document> searchSimilarDocuments(String query, int topK) {
        return vectorStore.similaritySearch(query, topK);
    }
}

4. RAG问答引擎实现

@Service
public class RAGQuestionAnsweringService {
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    @Autowired
    private VectorStoreService vectorStoreService;
    
    public String answerQuestion(String question) {
        // 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = vectorStoreService.searchSimilarDocuments(question, 5);
        
        // 构建提示词
        String context = buildContextFromDocuments(relevantDocs);
        String prompt = buildPrompt(question, context);
        
        // 生成答案
        ChatResponse response = chatClient.call(
            new UserMessage(prompt)
        );
        
        return response.getResult().getOutput().getContent();
    }
    
    private String buildContextFromDocuments(List<Document> documents) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        for (Document doc : documents) {
            context.append(doc.getContent()).append("\n\n");
        }
        return context.toString();
    }
    
    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。
            如果上下文中的信息不足以回答问题，请如实告知。
            
            上下文：
            %s
            
            问题：%s
            
            请用中文回答：
            """, context, question);
    }
}

5. REST API接口

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RAGController {
    
    @Autowired
    private RAGQuestionAnsweringService ragService;
    
    @Autowired
    private DocumentProcessor documentProcessor;
    
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadDocument(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        try {
            List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
            // 存储到向量数据库
            return ResponseEntity.ok("文档上传成功");
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("文档处理失败: " + e.getMessage());
        }
    }
    
    @PostMapping("/ask")
    public ResponseEntity<String> askQuestion(@RequestBody QuestionRequest request) {
        try {
            String answer = ragService.answerQuestion(request.getQuestion());
            return ResponseEntity.ok(answer);
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                .body("回答问题失败: " + e.getMessage());
        }
    }
}

性能优化策略

1. 向量索引优化

// 使用HNSW算法优化检索性能
@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new MilvusVectorStore.Builder()
            .withEmbeddingClient(embeddingClient)
            .withIndexType("HNSW")
            .withMetricType("L2")
            .build();
    }
}

2. 缓存机制

@Service
public class AnswerCacheService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
    
    @Cacheable(value = "answers", key = "#question")
    public String getCachedAnswer(String question) {
        return null; // 触发实际查询
    }
    
    public void cacheAnswer(String question, String answer) {
        redisTemplate.opsForValue().set("answer:" + question.hashCode(), answer, 1, TimeUnit.HOURS);
    }
}

3. 异步处理

@Async
public CompletableFuture<String> processDocumentAsync(MultipartFile file) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        List<DocumentChunk> chunks = documentProcessor.processDocument(file);
        vectorStoreService.storeDocuments(chunks);
        return "处理完成";
    });
}

错误处理与监控

1. 统一异常处理

@ControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    
    @ExceptionHandler(AIException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleAIException(AIException ex) {
        ErrorResponse error = new ErrorResponse("AI服务异常", ex.getMessage());
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.SERVICE_UNAVAILABLE).body(error);
    }
    
    @ExceptionHandler(VectorStoreException.class)
    public ResponseEntity<ErrorResponse> handleVectorStoreException(VectorStoreException ex) {
        ErrorResponse error = new ErrorResponse("向量数据库异常", ex.getMessage());
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(error);
    }
}

2. 监控指标

@Configuration
public class MetricsConfig {
    
    @Bean
    public MeterRegistry meterRegistry() {
        return new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
    }
    
    @Bean
    public Timer questionAnsweringTimer(MeterRegistry registry) {
        return Timer.builder("rag.answering.time")
            .description("问答处理时间")
            .register(registry);
    }
}

安全考虑

1. 输入验证

public class QuestionRequest {
    
    @NotBlank(message = "问题不能为空")
    @Size(max = 1000, message = "问题长度不能超过1000字符")
    private String question;
    
    // getter和setter
}

2. 权限控制

@PreAuthorize("hasRole('USER')")
@PostMapping("/ask")
public ResponseEntity<String> askQuestion(@Valid @RequestBody QuestionRequest request) {
    // 实现逻辑
}

部署与运维

Docker容器化

FROM openjdk:17-jdk-slim

WORKDIR /app

COPY target/rag-system.jar app.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Kubernetes部署

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-system
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-system:latest
        resources:
          limits:
            memory: "1Gi"
            cpu: "500m"

实际应用场景

1. 企业知识库问答

为大型企业构建内部知识问答系统，员工可以通过自然语言查询公司政策、技术文档等。

2. 客户服务自动化

集成到客服系统中，自动回答常见问题，提高客服效率。

3. 教育领域应用

构建智能学习助手，帮助学生查询学习资料和解答疑问。

总结与展望

本文详细介绍了基于Spring AI和RAG技术构建企业级智能文档问答系统的完整方案。通过结合向量数据库、语义检索和大型语言模型，我们能够构建出理解自然语言、提供准确答案的智能系统。

未来的发展方向包括：

1. 多模态文档支持（图片、表格等）
2. 实时学习与模型更新
3. 更复杂的推理能力
4. 更好的幻觉抑制机制

这种技术架构不仅适用于文档问答，还可以扩展到代码分析、法律咨询、医疗诊断等多个领域，具有广阔的应用前景。