Spring AI 版本为1.x 最新版本：1.1.2

JDK17+

Spring Boot 3.4.8

如上图，RAG 的实现需要将已有的知识文件加载到对应的向量存储中。当向大模型提问时，Spring AI 框架会先从向量数据库中查询问题相关的答案，然后将这些查询到的数据插入到用户提问中，再一起发送给大模型处理。

在此之前，就需要了解如何加载知识文件到向量数据库，以及如何从向量数据库中检索数据。

如上图所示，数据文件加载到向量数据库中需要几个步骤

1. DocumentReader 读取数据文件
2. 数据文件被读取到内存中，经过 DocumentTransformer 进行切块
3. 数据文件最终以 Document 数组的方式存在经由 Embedding 模型转为向量
4. 数据文件最终以向量的形式被存储在 Vector 向量数据库中。

没有这些复杂的流程可以实现 RAG吗？

当然可以！

但是如果每次提问都把所有的数据文本都传给大模型处理，效率和成本可想而知。

RAG 这些复杂的工程是为了 快速、精准、节约成本的方式给大模型外界数据库。

文档读取器 DocumentReader

DocumentReader 的作用就一个，将各种类型不同的结构的文件 html、json、pdf、markdown、网页等解析成统一的结果：Document。

Document 转换处理

直接从各类型文档加载的 Document 数据结构，数据杂乱无章，DocumentTransformer 的作用就是对加载的 Document 进行数据处理。

Document 写入

处理完后的 Document ，通过 Writer 写入到各种存储介质中，如：文件和向量存储。向量存储可以拓展很多存储场景，如：内存、Redis、ES等。

项目结构

知识库原文件

2026马年年货节优惠券数据.json

活动规则.md

数据源加载、转换、写入向量数据库代码

JSON 文件加载到向量数据库中测试代码

MD文件加载到向量数据库中测试代码

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