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Spring AI：对接官方 DeepSeek-R1 模型 —— 实现推理效果
Spring AI：ChatClient实现对话效果
Spring AI：使用 Advisor 组件 - 打印请求大模型出入参日志
Spring AI：ChatMemory 实现聊天记忆功能
Spring AI：本地安装 Ollama 并运行 Qwen3 模型
Spring AI：提示词工程
Spring AI：提示词工程 - Prompt 角色分类（系统角色与用户角色）
Spring AI：基于 “助手角色” 消息实现聊天记忆功能
Spring AI：结构化输出 - 大模型响应内容
Spring AI：Docker 安装 Cassandra 5.x（限制内存占用）&& CQL
Spring AI：整合 Cassandra - 实现聊天消息持久化
Spring AI：多模态 AI 大模型
Spring AI：文生图：调用通义万相 AI 大模型
Spring AI：文生音频 - cosyvoice-V2
Spring AI：文生视频 - wanx2.1-i2v-plus
Spring AI：上手体验工具调用（Tool Calling）
Spring AI：整合 MCP Client - 调用高德地图 MCP 服务
Spring AI：搭建自定义 MCP Server：获取 QQ 信息
Spring AI：对接自定义 MCP Server

背景

假设我们目前在职于一家知名家电企业，公司最新上市了一台智能冰箱，但由于功能复杂，客服中心正面临一场风暴 —— 用户咨询量激增。这就导致如下窘境：

• 客服人员翻遍 PDF 手册、内部 Wiki 却找不到最新参数；
• 企业内部知识库更新滞后，培训材料与产品实际功能脱节；
• 客户等待时间长，满意度骤降，甚至出现因错误信息导致的退货情况发生；

不仅是客服部门有此困境，其他场景，如研发部门查找技术文档耗时费力，销售团队无法快速获取竞品分析报告，管理层决策缺乏实时数据支撑等等… 企业内部海量知识资产，正因分散、孤立、更新缓慢而沦为 “死数据”。

那么如何让知识 “活” 起来，精准赋能每个业务环节呢？AI 大模型 + RAG 技术可以很好的解决这个痛点。

什么是 RAG?

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 并非颠覆大模型，而是为其加装了一个智能 “知识雷达”，核心思想直击痛点：“不懂就问，现查现用”。

• 传统大模型瓶颈：依赖训练时的静态知识，无法获取训练截止日期后的新信息，对特定领域细节（如企业专有文档）掌握不足，易产生 “幻觉”（编造答案）。
• RAG 的革新：将大模型的强大语言理解与生成能力，与实时、精准的外部知识检索相结合。回答问题时，先自动从企业专属知识库中查找最相关资料，再基于这些资料生成可靠回答。

为什么需要 RAG?

为什么需要 RAG 技术呢？主要优势如下：

1、解决大模型“静态知识瓶颈”： 通用大模型（如 DeepSeek）的训练数据截止于某个时间点，无法获取后续新知识。有了 RAG 技术，能够实时检索最新企业文档，动态注入知识。
2、消除“幻觉”，保障答案准确性：大模型对专业细节不熟悉时，可能编造错误答案（如虚构产品功能）。有了 RAG 技术，答案严格基于检索到的权威文档生成，源头可追溯，大幅降低错误率。
3、保护私有知识资产，杜绝数据泄露：知识库与检索引擎可完全部署在企业内网，避免上传到公有云，用户提问题、检索内容、生成答案全流程在私有环境闭环运行，保证数据安全性；
4、降低成本，快速落地：训练专属大模型需百万级标注数据和算力，中小企业难以承受。有了 RAG 技术，可直接复用开源/商用 AI 大模型能力，企业只需聚焦知识库建设（成本<5%）；
5、提升知识利用效率：80%的企业知识散落在邮件、PDF、数据库，员工难以高效检索。有了 RAG 技术，统一接入非结构化数据，实现自然语言一键直达目标信息（如“调取 2023 年华东区退货率最高的产品报告”）；

处理流程

接下来，我们再来看看 RAG 的处理流程，主要分为 5 个步骤：

1、文档预先向量化，如下图所示

将企业内部的产品说明书、技术文档等，提前通过向量化模型，进行结构化处理（分块、清洗），存储到向量数据库中；

2、提出问题: 用户提出自然语言问题（例：“XX冰箱的 ‘瞬冷冻’ 功能最低能达到多少度？如何开启？”）。

3、知识检索：

• 向量化模型处理：将用户问题转化为数学向量（Embedding）；

• 查询向量数据库：在预先构建并向量化的企业知识数据库（产品说明书、技术文档、客服QA记录等）中，快速查找语义最相关的文本片段（通常使用相似度计算，如余弦相似度）。

4、知识增强：将检索到的相关文本片段（Context）与原始用户问题组合，形成增强后的提示词（Prompt），类似下面这样：

“基于以下产品文档信息：[检索到的冰箱说明书段落]... 请回答用户问题：[用户原问题]。确保答案严格依据提供信息。”

5、答案生成：AI 大模型接收 “增强版 Prompt 提示词”，融合自身通用理解力与提供的专属知识，生成精准、可靠、符合企业语境的答案，输出示例如下：

“根据XX冰箱最新产品手册（2025版），‘瞬冷冻’功能最低可达 -32°C。开启方法：1. 在主界面选择‘速冻模式’；2. 点击‘瞬冷冻’图标；3. 设定时长（最长6小时）。具体操作示意图请参考手册第15页。”

结语

RAG 正悄然重塑企业知识价值链，将信息孤岛连成智能大陆。拥抱 RAG，即是拥抱一个知识随需而用、决策有据可依、效率指数跃升的智能商业新时代。