Spring AI实现RAG（检索增强生成）详解与实践
一、什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）是一种结合信息检索和文本生成的技术。它通过从外部知识库中检索相关信息，然后将这些信息作为上下文提供给生成模型，从而生成更准确、更相关的回答。
RAG的核心原理
RAG的优势
- 知识更新：无需重新训练模型即可更新知识
- 准确性：基于实际文档生成，减少幻觉问题
- 可追溯性：可以追溯到信息来源
- 成本效益：比微调模型更经济
二、Spring AI中的RAG支持
Spring AI提供了完整的RAG实现框架，包括：
- 向量存储：支持多种向量数据库
- 文档加载：支持多种文件格式
- 文本分割：智能文档分块
- 向量化：文本向量嵌入
- 检索：相似度搜索
三、Spring AI实现RAG的步骤
1. 添加依赖
在pom.xml中添加Spring AI RAG相关依赖：
<dependencies>
<!– Spring AI Core –>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-core</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<!– Spring AI OpenAI –>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<!– Spring AI Vector Store (支持多种向量数据库) –>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-pgvector-store</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
<!– 或者使用其他向量数据库 –>
<!– <dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-chroma-store</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency> –>
<!– 文档处理 –>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-pdf-document-reader</artifactId>
<version>1.0.0</version>
</dependency>
</dependencies>
2. 配置向量存储和模型
在application.yml中配置：
spring:
ai:
openai:
api-key: ${
OPENAI_API_KEY}
chat:
options:
model: gpt–4
temperature: 0.7
vectorstore:
pgvector:
index-type: HNSW
distance-type: COSINE_DISTANCE
dimensions: 1536
3. 创建向量存储服务
package com.example.rag.service;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.List;
@Service
public class VectorStoreService {
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
/**
* 添加文档到向量存储
*/
public void addDocuments(List<Document> documents) {
vectorStore.add(documents);
}
/**
* 根据查询检索相似文档
*/
public List<Document> search(String query, int topK) {
return vectorStore.similaritySearch(query, topK);
}
}
4. 实现RAG服务
package com.example.
