Java实现RAG系统：LangChain4j与Ollama实战

1. 项目概述：当RAG遇上LangChain4j

在自然语言处理领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）正逐渐成为连接大语言模型与领域知识的桥梁。而LangChain4j作为Java生态中的LLM集成框架，为开发者提供了实现RAG系统的标准化工具链。本文将以最基础的Naive RAG实现为切入点，带您从零构建一个具备知识检索能力的对话系统。

Naive RAG区别于复杂RAG架构的核心特征在于其直接的三段式流程：文档处理→检索→生成。这种实现虽然简单，但包含了RAG系统的所有核心组件，是理解更高级RAG变体（如Agentic RAG）的理想起点。我们将使用LangChain4j 0.25版本，结合本地运行的Ollama模型，演示如何为技术文档构建问答系统。

2. 核心组件与工作原理

2.1 RAG技术栈分解

典型的Naive RAG实现包含以下技术组件：

1. 文档加载器：支持PDF、PPT、HTML等多种格式
2. 文本分割器：按语义或固定长度分块
3. 嵌入模型：将文本转换为向量表示
4. 向量数据库：存储和检索嵌入向量
5. LLM：生成最终回答

java复制// LangChain4j中的典型组件初始化
EmbeddingModel embeddingModel = new OllamaEmbeddingModel();
EmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
Retriever<TextSegment> retriever = EmbeddingStoreRetriever.from(embeddingStore, embeddingModel);

2.2 工作流程详解

1. 索引阶段：

   • 文档加载与清洗（去除页眉页脚等噪声）
   • 文本分块（建议512-1024 tokens的块大小）
   • 生成向量并存储

2. 检索阶段：

   • 用户问题向量化
   • 相似度计算（通常使用余弦相似度）
   • 返回Top-K相关片段

3. 生成阶段：