Spring AI与RAG技术实战：构建企业级智能文档问答系统

引言

在人工智能技术快速发展的今天，企业面临着如何有效利用内部知识库、技术文档和业务资料的重要挑战。传统的文档检索方式往往效率低下，而基于大语言模型的问答系统虽然强大，但容易产生"幻觉"（Hallucination）问题，提供不准确的信息。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术应运而生，它结合了信息检索和文本生成的优势，为企业智能问答系统提供了理想的解决方案。

本文将详细介绍如何使用Spring AI框架结合RAG技术，构建一个高效、准确的企业级智能文档问答系统。

技术栈概述

核心框架

• Spring AI: Spring生态系统中的AI集成框架
• Spring Boot 3.x: 现代化的Java应用开发框架
• Spring WebFlux: 响应式Web框架，提供更好的并发性能

RAG相关技术

• 向量数据库: Milvus/Chroma/Redis
• Embedding模型: OpenAI Embeddings或本地Ollama
• 语义检索: 基于向量的相似度搜索
• 文档处理: 文档加载、分块、向量化

辅助工具

• Docker: 容器化部署
• Redis: 缓存和向量存储
• Gradle: 项目构建工具

系统架构设计

整体架构

客户端 → Spring WebFlux → RAG服务层 → 向量数据库
                         ↓
                     大语言模型

核心组件

1. 文档预处理模块: 负责文档加载、分块和向量化
2. 向量存储模块: 使用向量数据库存储文档嵌入
3. 检索模块: 实现语义搜索和相关性排序
4. 生成模块: 基于检索结果生成准确回答
5. 缓存模块: 优化系统性能

实现步骤详解

1. 环境准备与依赖配置

首先在build.gradle中添加Spring AI相关依赖：

dependencies {
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-openai-spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-transformers-spring-boot-starter'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-webflux'
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-redis'
    implementation 'io.projectreactor:reactor-core'
}

2. 文档处理与向量化

创建文档处理服务，实现文档的加载和分块：

@Service
public class DocumentProcessor {
    
    @Autowired
    private EmbeddingClient embeddingClient;
    
    public List<DocumentChunk> processDocument(String documentContent) {
        // 文档分块处理
        List<String> chunks = splitDocument(documentContent);
        
        // 生成向量嵌入
        List<Double> embeddings = embeddingClient.embed(chunks);
        
        return createDocumentChunks(chunks, embeddings);
    }
    
    private List<String> splitDocument(String content) {
        // 实现基于语义的文档分块逻辑
        return TextSplitter.splitByTokenSize(content, 512);
    }
}

3. 向量数据库集成

集成Milvus向量数据库进行文档存储和检索：

@Configuration
public class VectorStoreConfig {
    
    @Bean
    public VectorStore vectorStore(EmbeddingClient embeddingClient) {
        return new MilvusVectorStore.Builder()
            .withHost("localhost")
            .withPort(19530)
            .withCollectionName("document_vectors")
            .withEmbeddingClient(embeddingClient)
            .build();
    }
}

4. RAG服务实现

实现核心的RAG检索和生成逻辑：

@Service
public class RagService {
    
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Autowired
    private ChatClient chatClient;
    
    public Mono<String> answerQuestion(String question) {
        return Mono.fromCallable(() -> {
            // 1. 生成问题向量
            List<Double> questionEmbedding = embeddingClient.embed(question);
            
            // 2. 语义检索相关文档
            List<DocumentChunk> relevantChunks = vectorStore.similaritySearch(
                questionEmbedding, 5);
            
            // 3. 构建增强的提示词
            String augmentedPrompt = buildAugmentedPrompt(question, relevantChunks);
            
            // 4. 生成回答
            return chatClient.generate(augmentedPrompt);
        });
    }
    
    private String buildAugmentedPrompt(String question, 
                                       List<DocumentChunk> chunks) {
        StringBuilder context = new StringBuilder();
        chunks.forEach(chunk -> 
            context.append(chunk.getContent()).append("\n\n"));
        
        return String.format("""
基于以下上下文信息，请回答这个问题：%s

上下文：
%s

请根据上述上下文提供准确、简洁的回答。如果上下文中的信息不足以回答问题，请明确说明。
""", question, context.toString());
    }
}

5. Web控制器

创建RESTful API接口：

@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
public class RagController {
    
    @Autowired
    private RagService ragService;
    
    @PostMapping("/ask")
    public Mono<ResponseEntity<String>> askQuestion(
            @RequestBody QuestionRequest request) {
        return ragService.answerQuestion(request.getQuestion())
            .map(answer -> ResponseEntity.ok(answer))
            .onErrorResume(e -> Mono.just(
                ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
                    .body("系统繁忙，请稍后重试")));
    }
    
    @PostMapping("/ingest")
    public Mono<ResponseEntity<String>> ingestDocument(
            @RequestBody DocumentIngestRequest request) {
        return documentService.processAndStore(request.getDocument())
            .then(Mono.just(ResponseEntity.ok("文档处理成功")));
    }
}

性能优化策略

1. 缓存机制

使用Redis缓存频繁访问的查询结果：

@Cacheable(value = "ragAnswers", key = "#question")
public String getCachedAnswer(String question) {
    return ragService.answerQuestion(question);
}

2. 异步处理

利用WebFlux的响应式特性实现非阻塞IO：

@Async
public CompletableFuture<String> processDocumentAsync(String content) {
    return CompletableFuture.supplyAsync(() -> 
        documentProcessor.processDocument(content));
}

3. 批量操作

优化向量数据库的批量操作：

public void batchStoreDocuments(List<Document> documents) {
    List<DocumentChunk> allChunks = documents.stream()
        .flatMap(doc -> processDocument(doc.getContent()).stream())
        .collect(Collectors.toList());
    
    vectorStore.storeBatch(allChunks);
}

部署与运维

Docker容器化部署

创建Dockerfile：

FROM openjdk:17-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY build/libs/*.jar app.jar
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

Kubernetes部署配置

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: rag-service
spec:
  replicas: 3
  template:
    spec:
      containers:
      - name: rag-app
        image: rag-service:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: SPRING_PROFILES_ACTIVE
          value: "prod"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rag-service
spec:
  selector:
    app: rag-service
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8080

测试策略

单元测试

使用JUnit 5和Mockito进行单元测试：

@ExtendWith(MockitoExtension.class)
class RagServiceTest {
    
    @Mock
    private VectorStore vectorStore;
    
    @Mock
    private ChatClient chatClient;
    
    @InjectMocks
    private RagService ragService;
    
    @Test
    void testAnswerQuestionWithRelevantContext() {
        // 测试用例实现
    }
}

集成测试

使用Testcontainers进行集成测试：

@SpringBootTest
@Testcontainers
class RagIntegrationTest {
    
    @Container
    static RedisContainer redis = new RedisContainer("redis:7-alpine");
    
    @Test
    void testFullRagWorkflow() {
        // 完整的RAG流程测试
    }
}

实际应用场景

技术文档问答

为企业内部技术文档建立智能问答系统，新员工可以快速获取技术信息。

客户支持

集成客户服务系统，基于产品文档为客户提供准确的技术支持。

代码知识库

将代码注释、API文档等转换为可查询的知识库。

总结与展望

本文详细介绍了如何使用Spring AI和RAG技术构建企业级智能文档问答系统。通过结合向量数据库、语义检索和大语言模型，我们能够创建出既准确又高效的问答系统。

未来的改进方向包括：

1. 支持多模态文档处理（图片、表格等）
2. 实现更精细的权限控制和审计日志
3. 集成更多的AI模型和算法
4. 优化系统性能和扩展性

RAG技术正在快速发展，随着模型的不断进步和硬件性能的提升，智能问答系统将在企业知识管理中发挥越来越重要的作用。