SpringAI与ChromaDB构建RAG系统的Java实践

1. 项目背景与核心价值

去年第一次接触RAG技术时，我被其"检索增强生成"的能力震撼到了。传统大语言模型存在知识滞后、专业领域数据缺失的问题，而RAG通过结合向量数据库的实时检索能力，让AI回答的准确性和专业性提升了至少3个量级。这个案例将展示如何用SpringAI搭建最简单的RAG系统，适合Java技术栈的开发者快速上手。

2. 技术架构解析

2.1 核心组件选型

我选择的技术组合经过多次验证：

• SpringAI：2023年新推出的AI集成框架，相比直接调用OpenAPI更符合Java开发习惯
• ChromaDB：轻量级向量数据库，单机模式下5分钟即可完成部署
• Embedding模型：选用text-embedding-3-small，在准确性和成本间取得平衡

注意：生产环境建议使用PGVector等支持持久化的方案，本案例侧重快速验证

2.2 工作流程设计

1. 文档预处理 → 2. 向量化存储 → 3. 用户提问向量化 → 4. 相似度检索 → 5. 上下文增强生成

3. 环境准备与依赖配置

3.1 基础环境要求

• JDK17+（必须启用Preview Features）
• Maven3.8+
• Docker（用于运行ChromaDB）

3.2 Maven关键依赖

xml复制<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-chroma-store</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

4. 核心实现步骤

4.1 向量数据库部署

bash复制docker run -p 8000:8000 chro