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Spring AI RAG实战指南:从零开始构建智能知识库(必收藏代码示例)

本文介绍Spring AI框架中RAG工作机制,详解如何将各类文档通过DocumentReader读取、DocumentTransformer处理、Embedding模型转换为向量并存储到向量数据库。当用户提问时,系统先从向量数据库查询相关内容,再与问题一起发送给大模型处理,实现高效精准问答并降低成本。文章提供JSON和MD文件加载向量数据库的完整实战代码示例。


Spring AI 版本为1.x 最新版本:1.1.2

JDK17+

Spring Boot 3.4.8

[[Spring AI RAG 数据库实战] RAG 的工作机制]一文中,讲解了 RAG 的工作机制

如上图,RAG 的实现需要将已有的知识文件加载到对应的向量存储中。当向大模型提问时,Spring AI 框架会先从向量数据库中查询问题相关的答案,然后将这些查询到的数据插入到用户提问中,再一起发送给大模型处理。

在此之前,就需要了解如何加载知识文件到向量数据库,以及如何从向量数据库中检索数据。

如上图所示,数据文件加载到向量数据库中需要几个步骤

  1. DocumentReader 读取数据文件
  2. 数据文件被读取到内存中,经过 DocumentTransformer 进行切块
  3. 数据文件最终以 Document 数组的方式存在经由 Embedding 模型转为向量
  4. 数据文件最终以向量的形式被存储在 Vector 向量数据库中。

没有这些复杂的流程可以实现 RAG吗?

当然可以!

但是如果每次提问都把所有的数据文本都传给大模型处理,效率和成本可想而知。

RAG 这些复杂的工程是为了 快速、精准、节约成本的方式给大模型外界数据库。

文档读取器 DocumentReader

DocumentReader 的作用就一个,将各种类型不同的结构的文件 html、json、pdf、markdown、网页等解析成统一的结果:Document。

Document 转换处理

直接从各类型文档加载的 Document 数据结构,数据杂乱无章,DocumentTransformer 的作用就是对加载的 Document 进行数据处理。

Document 写入

处理完后的 Document ,通过 Writer 写入到各种存储介质中,如:文件和向量存储。向量存储可以拓展很多存储场景,如:内存、Redis、ES等。

项目结构

知识库原文件

2026马年年货节优惠券数据.json

活动规则.md

数据源加载、转换、写入向量数据库代码

JSON 文件加载到向量数据库中测试代码

MD文件加载到向量数据库中测试代码

如何系统的学习大模型 AI ?

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