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</>
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

