AI工程化实战：RAG系统与代码生成工具详解

1. 项目概述

今天想和大家分享几个我在AI工程化实践中总结的实战项目，这些项目都经过了生产环境验证，可以直接复用到企业场景中。不同于学术论文或技术demo，这些方案更关注工程落地细节和实际业务价值。

2. 内部文档知识库问答系统

2.1 架构设计

这个RAG（检索增强生成）系统采用经典的双阶段架构：

1. 离线处理阶段：

   • 文档解析：使用Apache POI处理Word，PDFBox处理PDF
   • 文本切片：采用滑动窗口策略（500字符窗口+50字符重叠）
   • 向量化：调用OpenAI或本地部署的Embedding模型
   • 存储：PostgreSQL + pgvector扩展

2. 在线查询阶段：

   • 问题向量化
   • 向量相似度检索（余弦相似度）
   • 结果排序与截断（Top-K）
   • Prompt工程构建
   • LLM生成最终答案

关键点：切片策略直接影响检索质量。经过测试，500字符窗口能平衡语义完整性和检索效率，50字符重叠可避免边界信息丢失。

2.2 核心实现

java复制// 文档处理管道
public void processDocument(File file) {
    // 1. 文本提取
    String content = FileParserFactory.getParser(file).parse();
    
    // 2. 文本分块
    List<TextChunk> chunks = new TextSplitter(500, 50).split(content);
    
    // 3. 向量化
    List<Embedding> embeddings = embeddingClient.batchEmbed(
        chunks.stream().map(TextChunk::getText).toList()
    );
    
    // 4. 存储
    vectorStore.batchInsert(
        chunks.stream()
            .map(chunk -> new VectorRecord(