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

1. 检索（Retrieval）：从知识库中检索与查询相关的文档片段
2. 增强（Augmentation）：将检索到的信息作为上下文增强提示
3. 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</>
        spring-ai-openai-spring-boot-starter
        1.0.0
    
    
    
        org.springframework.ai
        spring-ai-pgvector-store
        1.0.0
    
    
    
    
    
        org.springframework.ai
        spring-ai-pdf-document-reader
        1.0.0