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• Spring AI实战：基于工厂+模板模式的多格式文档向量化微服务架构设计

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前言

本文记录在 campusai 项目中，针对“后台通过 RabbitMQ 推送变更消息，前端按消息类型派发向量化处理”的设计与实现。学习工厂模式在项目中的落地思路，方便工程化复用与扩展。

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一、问题与场景

• 若依后台在对 notice/materials 等表做增删改时，把变更通过 RabbitMQ 发到 AI 应用。
• 消息形如：{ ids: [“123”], operation: “ADD|UPDATE|DELETE”, type: “notice|materials|…” }。
• 目标：按 type 动态派发不同向量化处理（add/update/delete），保证低耦合、运行时可扩展、最小化接收端改动。
• 向量化目的：把文本/文档内容映射为语义向量（embeddings），能够做语义检索、相似度匹配和 RAG（检索增强生成），弥补关键词检索在语义理解上的不足。
• 实际价值：用户提问时通过向量检索出最相关的知识片段，提供上下文给大模型，提升回答准确性与召回率。SpringAI读取向量数据及知识库的更新如图所示：
  

公告栏逻辑说明：

1. 管理员发公告：若依（后台）生成notice表给Mysql（包括controller，用一个id写入数据库），Mysql数据库表中的数据向量化为AI能识别的数据（知识库，用redis实现向量库）（引入rabbitMQ传递id进行知识库的写入）
2. 修改后台生成的controller，使若依后台发给Mysql的同时也发给MessageQuene，MQ发给AI应用（frontend）id号，AI应用根据id号从Mysql中读取相应id对应的数据，最后由AI应用将读回的数据写入知识库（向量库vector）中。知识库返回向量库id号与会话id共同写入中间表中便于删除操作
3. 管理员删除公告：若依后台删除Mysql表中的相关数据，将id号利用MQ传给AI应用，由frontend用id查找Mysql中的document_ids表（source_id & document_id：notice表的id号 & 向量库中的id号），获取到向量库中的对应id号，frontend再删除向量库中的对应数据，

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二、设计要点

1. 抽象接口：定义 IVectorService，统一 add/update/delete 与 type()。
2. 工厂注册：VectorServiceFactory 在 Spring 启动时收集所有 IVectorService，实现 type->实现 映射（并检测重复）。
3. 接收端职责单一：CampusaiMessageReceiver 只负责解析消息并委派给工厂返回的实现执行操作。
4. 扩展零改动：新增类型仅需新增实现并注册为 Bean（返回不同 type）。

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三、关键代码

接口：IVectorService

// ...existing code...
public interface IVectorService {
    void add(String sourceId);
    void update(String sourceId);
    void delete(String sourceId);
    /**
     * 返回本处理器负责的 type 标识，例如 "notice"
     */
    String type();
}
// ...existing code...

工厂：VectorServiceFactory（启动时注册）

// ...existing code...
@Component
public class VectorServiceFactory {
    private final List<IVectorService> services;
    private final Map<String, IVectorService> registry = new HashMap<>();

    @Autowired
    public VectorServiceFactory(List<IVectorService> services){
        this.services = services;
    }

    @PostConstruct
    public void init(){
        for (IVectorService s : services) {
            String t = s.type();
            if (registry.containsKey(t)) {
                throw new IllegalStateException("duplicate IVectorService type: " + t);
            }
            registry.put(t, s);
        }
    }

    public IVectorService get(String type){
        IVectorService s = registry.get(type);
        if (s == null) throw new IllegalArgumentException("unknown vector service type: " + type);
        return s;
    }
}
// ...existing code...

消息 DTO（轻量）

// ...existing code...
public class MessageDto {
    private List<String> ids;
    private String operation;
    private String type;
    // getters/setters省略
}
// ...existing code...

接收器：CampusaiMessageReceiver（解析并委派）

// ...existing code...
@Component
public class CampusaiMessageReceiver {
    @Autowired private VectorServiceFactory factory;
    private final ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

    public void receiveMessage(String message) {
        try {
            MessageDto dto = mapper.readValue(message, MessageDto.class);
            if (dto.getIds() == null || dto.getIds().isEmpty()) return;
            IVectorService svc = factory.get(dto.getType());
            String op = dto.getOperation() == null ? "" : dto.getOperation().toUpperCase();
            for (String id : dto.getIds()) {
                switch (op) {
                    case "ADD": svc.add(id); break;
                    case "UPDATE": svc.update(id); break;
                    case "DELETE": svc.delete(id); break;
                    default: throw new IllegalArgumentException("unknown operation: " + dto.getOperation());
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            // 生产环境：日志、告警、重试/死信
            e.printStackTrace();
        }
    }
}
// ...existing code...

实现示例（NoticeVectorServiceImpl）

// ...existing code...
@Service
public class NoticeVectorServiceImpl implements IVectorService {

    @Autowired
    private NoticeMapper noticeMapper;

    @Autowired
    private DocumentIdsMapper documentIdsMapper;

    @Autowired
    private VectorStoreClient vectorStore;

    @Override
    public void add(String sourceId) {
        Notice notice = noticeMapper.selectById(Long.valueOf(sourceId));
        if (notice == null) return;
        List<Document> docs = DocumentSplitter.splitText(notice.getContent());
        List<String> documentIds = vectorStore.addDocuments(docs);
        documentIds.forEach(docId -> documentIdsMapper.insert(sourceId, docId));
    }

    @Override
    public void update(String sourceId) {
        delete(sourceId);
        add(sourceId);
    }

    @Override
    public void delete(String sourceId) {
        List<String> docIds = documentIdsMapper.findBySourceId(sourceId);
        if (docIds == null || docIds.isEmpty()) return;
        docIds.forEach(vectorStore::deleteDocument);
        documentIdsMapper.deleteBySourceId(sourceId);
    }

    @Override
    public String type() { return "notice"; }
}
// ...existing code...

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四、流程描述

1. 若依后台写入 notice -> Controller 同步写 DB 并调用 RabbitSendService 发送 MQ 消息（ids, operation, type）。
2. Frontend 的 CampusaiMessageReceiver 消费消息，解析 MessageDto。
3. Receiver 调用 VectorServiceFactory.get(type) 获得实现，并按 operation 调用 add/update/delete。
4. 实现里读 DB -> 拆分为 Document -> 写入 VectorStore -> 将 sourceId<->documentId 写入 document_ids 中间表。

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五、测试

• 在若依后台新增一条 notice：观察到后台调用 RabbitSendService 发送 MQ。
  
  

• 暂时不运行前台，在RabbitMQ 管理界面查看到消息。因为这个信息还未被消费，所以一直存在。
  

• 运行前台，在 frontend 日志确认 Receiver 收到并执行。
  

• 检查 Redis-stack（向量库）有新增条目。
  

• 检查 document_ids 表写入映射。
  
  

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六、遇见的坑

• VectorStore 无 update：必须 delete 后再 add，需注意短时间内查询不到向量的问题（可做版本号/时间戳校验）。
• 批量与并发：针对大量 ids 做批处理或并发限流，避免压垮向量库。
• 工厂冲突：若两个实现返回相同 type，init 时应抛错或用配置显式指定主实现（@Primary 也可）。

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总结

工厂模式把“按 type 派发”的复杂度隔离到注册/查找层，接收端只关心消息解析与委派，业务实现专注向量化细节。项目中把责任清晰拆分后，新增类型几乎零改动接收链路，便于长期维护与扩展。

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