Spring AI文档预处理与RAG应用实践

1. 项目概述

在构建基于大语言模型的应用时，文档预处理是RAG（检索增强生成）流程中的关键环节。Spring AI提供的文档切片功能能够将大型文档拆分为适合模型处理的片段，这对于后续的向量化存储和检索至关重要。

我最近在实际项目中实现了这个功能，发现Spring AI的文档处理工具链非常实用。通过TikaDocumentReader可以读取多种格式的文档（PDF/Word/TXT等），再配合TokenTextSplitter进行智能分块，最后存入向量数据库，整个过程简洁高效。

2. 环境准备与依赖配置

2.1 添加必要依赖

首先需要在项目中添加Spring AI相关依赖。除了基础的spring-ai-tika-document-reader外，建议同时引入向量存储的实现（如Pinecone、Redis等）：

xml复制<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId>
</dependency>
<!-- 根据实际使用的向量数据库选择以下之一 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-pinecone</artifactId>
</dependency>
<!-- 或 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-redis</artifactId>
</dependency>

注意：Spring AI的版本需要与Spring Boot版本匹配，建议使用最新的稳定版本。

2.2 配置向量存储

在application.properties中配置向量存储连接信息，以Pinecone为例：

properties复制spring.ai.vectorstore.pinecone.api-key=your-api-key
spring.ai.vectorstor