文章介绍了使用Spring AI实现RAG技术的两种方法：手动查询向量数据库拼接提示词，或使用QuestionAnswerAdvisor API简化实现。通过复用知识库构建逻辑，将本地向量数据库相关数据与用户问题一起发送给大模型处理，实现智能问答功能。Advisor API底层实现逻辑与手动方法一致，都是查询向量数据库并拼接提示词。

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[[Spring AI RAG 数据库实战] RAG 知识库构建] 一文中，了解了如何将原数据文件加载，处理，存储到向量数据库中。

本文，将复用这部分逻辑，将知识库接入到大模型的对话中。

[[Spring AI RAG 数据库实战] RAG 的工作机制] 一文中提到的 RAG 的工作机制

当用户提问：“有哪些优惠券？” 。 RAG 工程会去查询本地向量数据库中的相关数据，然后将这部分数据 + 用户问题，一起发送给大模型进行处理。

先来看一下效果，如图

加载数据文件到向量数据库中

直接复用[[Spring AI RAG 数据库实战] RAG 知识库构建] 一文中的JSON和Markdown 文件的加载代码，构建向量数据库仓储。

手动查询向量数据库实现 RAG

上图代码主要做的两件事情

1. 查询向量数据库，获取用户查询相关的内容
2. 拼接“向量数据” + “用户提示词” ，一起交由大模型处理

拼接后的提示词如下：

使用Spring AI 提供的 Advisor API 实现 RAG

Spring AI 使用 Advisor API 为常见的 RAG 流程提供开箱即用的支持，如：QuestionAnswerAdvisor 、VectorStoreChatMemoryAdvisor 等。

以 QuestionAnswerAdvisor 为例，代码如下

使用 QuestionAnswerAdvisor 替代了查询向量数据库和提示词模板的拼接，来看看 QuestionAnswerAdvisor 源码

通过源码，能够知道 QuestionAnswerAdvisor 的实现逻辑也是一样的：

• 查询向量数据库
• 向量数据库 拼接 用户提示词 ，形成新的提示词。

向量数据库的数据初始化，以及查询也有很多细节，如何处理数据的存储，以及如何查询优化，在保证RAG的准确性的前提下，尽可能少的少消耗 Token，本文不进行展开。

​最后

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