今天继续langchain4j的学习，简单复习一下今天所学RAG的内容

1. 文档加载器 (Document Loader)

   • 功能： 负责从各种来源获取原始的文档数据，并将其加载为程序可以处理的格式（通常是 langchain4j 的 TextSegment 或类似结构）。
   • 重要性： 它是整个 RAG 流程的起点。没有数据加载，后续步骤无从谈起。
   • 常见类型：
     • FileSystemDocumentLoader: 从本地文件系统加载文件（如 .txt, .pdf, .docx, .html 等）。
     • UrlDocumentLoader: 从指定的 URL 加载网页内容。
     • S3DocumentLoader: 从 Amazon S3 存储桶加载文件。
     • DirectoryDocumentLoader: 加载指定目录下的所有文件。
     • 特定格式加载器（如 PdfDocumentLoader）：专门处理某种格式，可能内置解析逻辑。
   • 关键点： 专注于获取原始数据，不关心内容结构和分割。

2. 文档解析器 (Document Parser)

   • 功能： 接收由加载器获取的原始文档（尤其是二进制或特定格式文档如 PDF, DOCX, PPTX），并提取其中的纯文本和元数据（标题、作者、页码等）。
   • 重要性： 许多文档（如 PDF）并非直接存储纯文本。解析器是理解这些复杂格式并抽取有价值文本信息的必要步骤。
   • 常见类型/库：
     • Apache POI: 常用于处理 Microsoft Office 格式（.docx, .xlsx, .pptx）。
     • PDFBox / iText / Tika: 常用于解析 PDF 文件。
     • Jsoup: 常用于解析 HTML 并提取干净文本。
     • langchain4j 通常集成或封装这些库提供统一的解析接口。
   • 关键点： 专注于从特定格式中提取文本和元数据，输出通常是包含文本内容和元数据的结构化对象（如 Document）。

3. 文档分割器 / 文本分割器 (Text Splitter / Document Splitter)

   • 功能： 将解析器得到的（通常是较大的）文本块或文档分割成更小的、语义上相对连贯的片段（称为 TextSegment 或 Chunk)。
   • 重要性：
     • 上下文限制： LLM 和 Embedding 模型对输入文本长度（Token 数）有上限。长文档必须分割后才能处理。
     • 检索精度： 存储和检索较小的相关片段，比检索整个大文档能返回更精确、更聚焦的答案。
     • 语义单元： 合理的分割有助于保持文本的局部语义连贯性（例如，按段落、小节分割）。
   • 常见策略：
     • 按字符/长度分割： 简单按固定字符数或 Token 数分割（如 CharacterSplitter）。
     • 递归分割： (RecursiveTextSplitter) 优先尝试按特定分隔符（如 \n\n 段落、\n 换行、句号空格 . 、逗号 ， 等）进行语义分割，如果分割后片段仍过大，则继续递归按次优先级分隔符分割，直到满足大小限制。这是最常用且效果较好的策略。
     • 按标记（Token）计数分割： 更精确地控制输入模型前的长度，因为模型是按 Token 处理的。
   • 关键参数： chunkSize（目标片段大小）、chunkOverlap（相邻片段重叠字符/Token数，用于保持上下文连贯性）、separator（分隔符列表）。
   • 关键点： 专注于将大文本分解为适合模型处理的小片段，同时尽量保持语义完整性。

4. 向量转换 (Embedding / Vectorization)

   • 功能： 使用 Embedding 模型将分割后的文本片段（TextSegment）转换（编码）为高维空间中的数值向量（一个 float 数组，例如 384 维、768 维或 1536 维）。这个向量代表了文本的语义信息。
   • 重要性： 这是实现语义搜索的核心。文本被转换为数学向量后，计算机可以通过计算向量之间的距离（如余弦相似度）来衡量文本片段之间的语义相似度。
   • 工作原理： 预训练好的 Embedding 模型（如 OpenAI text-embedding-ada-002, text-embedding-3-small, Hugging Face 上的 sentence-transformers 模型）接收文本输入，输出固定长度的浮点数向量。语义相似的文本，其向量在高维空间中距离较近。
   • 在 langchain4j 中： 通过 EmbeddingModel 接口（如 OpenAiEmbeddingModel, AllMiniLmL6V2EmbeddingModel, HuggingFaceEmbeddingModel）实现。
   • 关键点： 将文本语义转化为可计算的数学表示（向量）。

5. 向量存储 (Vector Store / Embedding Store)

   • 功能： 一个专门用于高效存储文档片段对应的 Embedding 向量以及关联的原始文本片段和元数据，并提供基于向量相似度的快速检索功能的数据库。
   • 重要性： 它是 RAG 的“知识库”或“记忆体”。用户提问时，系统将问题也转换为向量（Embedding），然后从向量存储中快速查找出与问题向量最相似的 K 个文本片段（及其原文和元数据），作为上下文提供给 LLM 生成答案。
   • 核心操作： add/ingest (添加向量和关联数据), search/relevanceSearch (根据查询向量进行相似度搜索)。
   • 常见类型（langchain4j 支持的）：
     • 内存型 (InMemoryEmbeddingStore)： 简单，易上手，适合原型、小数据集或演示。重启后数据丢失。
     • 本地文件型 (LocalFileEmbeddingStore)： 数据持久化到本地文件。
     • 专业向量数据库：
       • ChromaEmbeddingStore: 轻量级开源向量数据库。
       • ElasticsearchEmbeddingStore: 利用 Elasticsearch 的向量搜索插件。
       • MilvusEmbeddingStore / ZillizEmbeddingStore: 高性能开源向量数据库。
       • PineconeEmbeddingStore: 流行的云向量数据库服务。
       • RedisVectorStore (通过 RedisEmbeddingStore 或 RedisVectorDatabaseEmbeddingStore): 利用 Redis 的向量搜索模块。
       • AzureAiSearchEmbeddingStore: 利用微软 Azure AI Search（原 Cognitive Search）的向量搜索能力。
       • QdrantEmbeddingStore: 另一个高性能开源向量数据库。
       • PgVectorEmbeddingStore: 利用 PostgreSQL 的 pgvector 扩展。
   • 关键点： 存储 Embedding 向量和关联文本片段，并提供基于语义相似度的快速检索能力。是 RAG 实现高效知识检索的核心基础设施。

总结流程 (RAG 文档处理管道)：

1. 加载 (Loader)： 使用 DocumentLoader 从文件、URL、S3等获取原始文档。
2. 解析 (Parser)： 使用 DocumentParser (或Loader内置解析) 从PDF/DOCX/HTML等格式中提取纯文本和元数据，得到 Document(s)。
3. 分割 (Splitter)： 使用 TextSplitter 将大的 Document 文本分割成小的、适合模型的 TextSegment。
4. 向量化 (Embedding)： 使用 EmbeddingModel 将每个 TextSegment 转换为语义向量 (float[])。
5. 存储 (Vector Store)： 将 TextSegment 的向量、原始文本内容、元数据一起存储到 EmbeddingStore 中。

当用户提问时，问题也会被转换为向量，然后查询 EmbeddingStore 找到最相关的 TextSegment 作为上下文，连同问题一起发送给 LLM 生成最终答案。

理解这些组件及其协作方式，是构建有效 RAG 应用的基础。每个环节的选择（如用什么分割策略、选哪个 Embedding 模型、用哪种 Vector Store）都会影响最终应用的效果和性能。祝你学习顺利！