SpringAI RAG核心组件与实战应用指南

1. SpringAI RAG核心组件概述

在Spring生态系统中，SpringAI框架为开发者提供了强大的AI集成能力，其中检索增强生成(RAG)功能尤为突出。RAG通过结合信息检索和生成模型，有效解决了大模型幻觉问题，显著提升了回答的准确性和可靠性。

SpringAI的RAG实现基于模块化设计，主要包含以下核心组件：

• QuestionAnswerAdvisor：基础RAG实现，提供开箱即用的问答能力
• RetrievalAugmentationAdvisor：高级RAG框架，支持灵活组合各类处理模块
• 查询转换器(QueryTransformer)：优化用户查询，提升检索效果
• 文档检索器(DocumentRetriever)：从向量存储中获取相关文档
• 文档后处理器(DocumentPostProcessor)：对检索结果进行过滤和优化

这种架构设计使得开发者可以根据具体需求，自由组合不同组件，实现从简单到复杂的各种RAG场景。

2. 基础使用：QuestionAnswerAdvisor

2.1 环境准备与初始化

首先需要添加SpringAI相关依赖：

xml复制<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-advisors-vector-store</artifactId>
</dependency>

初始化向量存储和ChatClient的示例代码：

java复制@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/rag")
public class ReadController {
    private final VectorStore vectorStore;
    private final ChatClient chatClient;

    public ReadController(@Autowired OllamaEmbeddingModel ollamaEmbeddingModel,
                         @Autowired OllamaChatModel ollamaChatModel) {
        this.vectorStore = SimpleVectorStore.builder(ollamaEmbeddingModel).build();
        this.chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
                .defaultSystem("你是一个知识问答助手，请根据提供的文档进行回答。请输出中文")
                .defaultAdvisors(
                        SimpleLoggerAdvisor.builder().build(),
                        QuestionAnswerAdvisor.builder(vectorStore)
                                .searchRequest(SearchRequest.builder()
                                        .similarityThreshold(0.1d)
                                        .topK(2)
                                        .build())
                                .build())
                .build();
        
        // 初始化示例文档
        Document doc1 = new Document(
                "Spring AI 是 Spring 生态下的 AI 开发框架，支持 RAG、向量存储、大模型集成等功能。",
                Map.of("category", "framework", "author", "Spring Team")
        );
        Document doc2 = new Document(
                "检索增强生成（RAG）通过检索外部文档提升大模型回答的准确性，避免幻觉。",
                Map.of("category", "technology", "author", "AI Researcher")
        );
        vectorStore.add(List.of(doc1, doc2));
    }
}

2.2 基础问答实现

最简单的问答接口实现：

java复制@GetMapping("test1")
public String test1() {
    return chatClient.prompt()