【珍藏】一文搞懂大模型RAG技术，Spring AI实现全流程解析

RAG概念

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索与文本生成的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性和时效性。其核心思想是通过外部知识库动态补充生成所需的信息，从而弥补传统LLM仅依赖训练数据、可能产生“幻觉”或过时回答的缺陷。

简单来说，RA؜G 就像给 AI 配了一个‎知识库，让 AI 回答问题前先查一查特定的知识‍库来获取知识，确保回答是基⁠于真实资料而不是凭空想象。

通过 RAG 技术改造后，AI 就能：

• 准确回答关于特定内容的问题。
• 在合适的时机推荐相关课程和服务。
• 用特定的语气和用户交流。
• 提供更新、更准确的建议。

Spring AI 为我们实现RAG提供了全流程的支持，接下来就用 Spring AI 实现一个基于本地知识库的 AI 问答。

01准备环境

开发工具：IDEA

构建工具：Gradle

开发环境：JDK21（17+即可）

技术框架：SpringBoot3.3.0 + Spring AI Alibaba 1.0.0-M6.1

02引入Gradle依赖

这里我只引入核心依赖，其他的SpringBoot等基础依赖就不做展示了。

implementation 'com.alibaba.cloud.ai:spring-ai-alibaba-starter:1.0.0-M6.1'implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-markdown-document-reader:1.0.0-M6'

03准备知识库文档

文档可以是Text、PDF或Markdown文件等，这里我们就以Markdown文件为例。

将文档放在resources的document目录里下：

04文档读取

对自己准备好的知识库文档进行处理，然后保存到向量数据库中。这个过程俗称 ETL（抽取、转换、加载），Spring AI 提供了对 ETL 的支持。

ETL 的 3 大核心组件，按照顺序执行：

• DocumentReader：读取文档，得到文档列表。
• DocumentTransformer：转换文档，得到处理后的文档列表。
• DocumentWriter：将文档列表保存到存储中（可以是向量数据库，也可以是其他存储）

通过 DocumentLoader 文‎档加载配置指定读取文档的细节，比如是否读取代码块、引用块等。还指定了额外的元信息配置‍，提取文档的文件名（fileName）作为文档的元信息⁠，可以便于后续知识库实现更精确的检索。

@Component@Slf4jpublic class DocumentLoader { private final ResourcePatternResolver resourcePatternResolver; public DocumentLoader(ResourcePatternResolver resourcePatternResolver) { this.resourcePatternResolver = resourcePatternResolver; } /** * 加载多篇Markdown文档 * @param * @return java.util.List<org.springframework.ai.document.Document> */ public List<Document> loadMarkDownList() { List<Document> documentList = new ArrayList<>(); // 加载Markdown文档列表 try { Resource[] markDownList = resourcePatternResolver.getResources("classpath*:document/*.md"); for (Resource markDown : markDownList) { String filename = markDown.getFilename(); // 加载markdown文档构造器 MarkdownDocumentReaderConfig documentReaderConfig = MarkdownDocumentReaderConfig.builder() // 有分隔符就创建新文档 .withHorizontalRuleCreateDocument(true) // 是否包含代码块 .withIncludeCodeBlock(true) // 是否包含引用格式 .withIncludeBlockquote(true) // 添加额外信息 .withAdditionalMetadata("filename", filename) .build(); MarkdownDocumentReader markdownDocumentReader = new MarkdownDocumentReader(markDown, documentReaderConfig); documentList.addAll(markdownDocumentReader.read()); } } catch (IOException e) { BizException.of("加载Markdown文档列表失败:", e); } return documentList; }}

05向量转换和存储

为了实现方便؜，我们使用 Spri‎ng AI 内置的、基于内存读写的向量数据库‍ SimpleVect⁠orStore 来保存文档。

SimpleVe؜ctorStore 实现了 Ve‎ctorStore 接口，而 VectorStore 接口集成了‍ DocumentWriter，⁠所以具备文档写入能力。

实现初始化向量数据库并且保存文档的方法。代码如下：

@Configurationpublic class VectorStoreConfig { @Resource private DocumentLoader documentLoader; @Bean VectorStore vectorStore(EmbeddingModel dashscopeEmbeddingModel) { SimpleVectorStore simpleVectorStore = SimpleVectorStore.builder(dashscopeEmbeddingModel) .build(); // 加载文档 List<Document> documentList = documentLoader.loadMarkDownList(); simpleVectorStore.add(documentList); return simpleVectorStore; }}

06查询增强

Spring AI 通过؜ Advisor 特性提供了开箱即用的 RAG 功‎能。主要是 QuestionAnswerAdvisor 问答拦截器和RetrievalAug‍mentationAdvisor 检索增强拦截器⁠。

查询增强的原理：向量数据库存储着 AI 模型本身不知道的数据，当用户问题‎发送给 AI 模型时，QuestionAnswerAdvisor 会查询向量数据库，获取与用户问题相关的文档‍。然后从向量数据库返回的响应会被附加到用户文本中，为 ⁠AI 模型提供上下文，帮助其生成回答。

@Slf4j@Componentpublic class CodeAssistantApp { private final ChatClient chatClient; /** * 系统提示词 */ private static final String SYSTEM_PROMPT = "扮演资深的软件开发专家。开场向用户表明身份，告知用户可以提出难以解决的编程问题。\" +\n" + " \"引导用户详述问题需求，以便给出专属解决方案。"; /** * 初始化ChatClient * @param chatModel */ public CodeAssistantApp(ChatModel chatModel) { ChatMemory chatMemory = new InMemoryChatMemory(); chatClient = ChatClient.builder(chatModel) .defaultSystem(SYSTEM_PROMPT) // 拦截器 .defaultAdvisors( new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory), // 自定义拦截器，按需开启 new CustomLoggerAdvisor() // 自定义重读拦截器，增强推理能力，增加成本，按需开启 //new ReReadingAdvisor() ) .build(); } /** * 基础对话（支持多轮对话记忆） * @param message * @param chatId * @return java.lang.String */ public String doChat(String message, String chatId) { ChatResponse response = chatClient .prompt() .user(message) // 将当前对话的 ID（chatId）传入，AI 客户端会根据这个 ID 去查找该对话的历史记录 .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId) // 表示最多获取最近的 10 条历史消息作为上下文，供 AI 在生成回复时参考 .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) .call() .chatResponse(); String content = ""; if (Objects.nonNull(response)) { content = response.getResult().getOutput().getText(); } log.info("content: {}", content); return content; }}

07与RAG知识库对话方法

/** * RAG 知识库 对话 * @param message * @param chatId * @return java.lang.String */ public String doChatWithRag(String message, String chatId) { ChatResponse chatResponse = chatClient .prompt() .user(message) .advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId) .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10)) // 开启日志 .advisors(new CustomLoggerAdvisor()) // 应用知识库问答 .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore)) .call() .chatResponse(); String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText(); log.info("content: {}", content); return content; }

08单元测试

故意提问一个文档内有回答的问题。

文档部分内容：

@Test void doChatWithRag() { String chatId = UUID.randomUUID().toString(); String message = "进程和线程的区别"; String answer = codeAssistantApp.doChatWithRag(message, chatId); Assertions.assertNotNull(answer); }

输出结果：

普通人如何抓住AI大模型的风口？

领取方式在文末

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人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。如果你是技术人，尤其是互联网从业者，现在就开始学习AI大模型技术，真的是给你的人生一个重要建议！

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