检索增强生成（RAG）实战：Spring AI 集成向量数据库实现知识问答

系列导读

你现在看到的是《Spring AI 企业级集成与场景实践：从零搭建智能应用》的第4/10篇，当前这篇会重点解决：从零搭建一个可工作的 RAG 系统，解决 LLM 知识陈旧和幻觉问题。

上一篇回顾：第 3 篇《对话记忆与上下文管理：Spring AI 实现多轮会话与持久化存储》主要聚焦 教会读者如何在 Spring AI 中优雅地管理对话上下文，避免重复输入和 Token 浪费。 下一篇预告：第 5 篇《函数调用（Function Calling）深度集成：让 AI 安全执行企业 API》会继续展开 展示如何让 AI 安全可控地操作企业后端服务，实现真正的智能体能力。

全系列安排

1. Spring AI 入门：企业级 AI 集成框架的核心原理与项目搭建
2. 多模型适配实战：在 Spring AI 中统一管理 OpenAI、通义千问与本地模型
3. 对话记忆与上下文管理：Spring AI 实现多轮会话与持久化存储
4. 检索增强生成（RAG）实战：Spring AI 集成向量数据库实现知识问答（本文）
5. 函数调用（Function Calling）深度集成：让 AI 安全执行企业 API
6. 智能体编排实战：用 Spring AI 构建多 Agent 协作系统
7. 生产级部署：Spring AI 应用的 Docker 容器化与 Kubernetes 编排
8. 性能调优与成本控制：Spring AI 的缓存、限流与模型降级策略
9. 安全防线：Spring AI 应用的输入过滤、输出审核与数据隐私保护