Spring AI实现RAG（检索增强生成）详解与实践
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
- 检索（Retrieval）：从知识库中检索与查询相关的文档片段
- 增强（Augmentation）：将检索到的信息作为上下文增强提示
- 生成（Generation）：基于增强后的提示生成最终回答
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-4temperature:0.7vectorstore:pgvector:index-type: HNSW distance-type: COSINE_DISTANCE dimensions:15363. 创建向量存储服务
packagecom.example.rag.service;importorg.springframework.ai.document.Document;importorg.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.List;@ServicepublicclassVectorStoreService{ @AutowiredprivateVectorStore vectorStore;/** * 添加文档到向量存储 */publicvoidaddDocuments(List<Document> documents){ vectorStore.add(documents);}/** * 根据查询检索相似文档 */publicList<Document>search(String query,int topK){ return vectorStore.similaritySearch(query, topK);}}4. 实现RAG服务
packagecom.example.
