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基于Spring AI框架的RAG应用

news 2026/6/9 2:53:57

一、RAG：大模型的外置知识库

1.1 场景

假设你正在开发一款公司内部智能客服系统。用户问：“我们公司今年新入职员工的社保缴纳流程是怎样的？”

你兴冲冲地调用 GPT-5 的 API，结果它一本正经地回答：“根据 2023 年颁布的《社会保险法》，新员工入职后 30 日内，用人单位需向社保经办机构办理登记……”

答对了，但也没完全对。因为它回答的是通用流程，而你公司的内部流程是：先走 OA 系统发起入职申请，然后由 HR 专员在内部 HRM 系统录入，再同步给第三方社保代缴机构——这个信息，模型根本不知道。

这暴露了大模型的一个本质问题：它只见过公开的训练数据，没见公司的私有文档。

1.2 RAG 到底是什么

RAG 的全称是 Retrieval-Augmented Generation，中文叫“检索增强生成”，拆开来看就很好理解：

检索：先在你自己的知识库（比如内部文档、数据库）里搜一圈，找到相关的信息
增强：把这些信息“塞”给大模型，作为它回答问题的上下文
生成：模型基于这些真实信息生成答案

用个不太严谨但很直观的类比：大模型就像一个“知识储备很广但记忆力很差”的专家。训练数据是他的大学教材，但你们公司内部的事，教材上没写。RAG 就是先帮他翻翻公司的文件柜（检索），找到相关的备忘录，再让他看备忘录回答问题。

1.3 RAG 在大模型应用链路中的位置

一个典型的 RAG 应用，流程大概是这样的：

text

1.用户提问 ↓ 2.[查询改写] ← 可选，优化用户问题 ↓ 3.[向量检索] ← 去向量数据库里找最相似的文档片段（切片后召回） ↓ 4.[上下文增强] ← 把检索结果和原问题拼装成 Prompt ↓ 5.[模型调用] ← 发给大模型 ↓ 6.[答案生成] ← 返回给用户

RAG 占据了从用户输入到模型调用之间的“中间地带”(核心2-3-4)。它不是替代大模型，而是给大模型装上一个“可实时更新的外部知识库”。

1.4 RAG 解决了哪几个核心问题

问题	没有 RAG	有 RAG
知识滞后	模型训练数据截止 2023 年，问 2024 年的事就瞎编	只要最新文档入库，就能回答
私有数据	公司内部文档、业务数据，模型一概不知	把内部文档喂给 RAG，模型“学会”了
幻觉问题	对不熟悉的问题，模型会编造看似合理但错误的答案	答案有检索结果作为依据，大大降低幻觉
成本控制	把全部上下文塞进 Prompt，Token 消耗巨大	只检索相关片段，Token 量可控

二、为什么选择 Spring AI

Java 生态里做 RAG 的工具不少，LangChain4j 也是一个优秀的选择。但我最终选择 Spring AI 作为这篇文章的主角，原因很简单：

因为大多数 Java 后端项目，本来就在用 Spring Boot，Spring生态的支持可以低学习成本融入项目

Spring AI 的理念是“AI 领域的 Spring Data”——它不搞一套新东西，而是把 AI 能力封装成 Spring 开发者熟悉的模式：

用@Service注入ChatClient
用@Bean配置模型和向量库
用application.yml管理配置

可以把它理解成：Spring 团队帮你把 OpenAI、Ollama、智谱这些模型的调用，包装成了熟悉的 Bean。Vector Store（向量数据库）也是一样，PGVector、Milvus、Elasticsearch 都有一致的使用方式。

这种“一致性”对于工程落地很重要。不会因为引入了 AI 能力，就让整个项目的代码风格变得面目全非。

三、动手实战：一个完整的 RAG 应用

3.1 我们要做什么

目标是构建一个“个人知识库助手”——一个简单的问答应用，允许用户上传自己的文档（比如公司制度、技术笔记、会议纪要），然后基于这些文档进行问答。

为了兼顾实用性和可跑通性，技术栈如下：

Spring Boot 3.2+Java 17
Spring AI 1.0.0-M3（最新里程碑版）
OpenAI作为大模型（可用国内模型替代，如智谱等）
PGVector作为向量数据库（PostgreSQL 扩展，本地开发很方便）
Markdown 文档作为知识源

3.2 项目初始化

先创建一个 Spring Boot 项目，pom.xml中添加 Spring AI 的 BOM 和核心依赖：

xml

3.3 配置文件

application.yml中配置 OpenAI（你需要换成自己的 API Key）和 PGVector：

yaml

一个小提示：initialize-schema: true这个配置很贴心，首次启动时 Spring AI 会自动创建vector_store表，不用手动写 SQL。生产环境建议关掉，用 Flyway 管理。

3.4 核心代码

3.4.1 文档加载与向量化

这是 RAG 的“入库”环节。我们提供一个接口，接收 Markdown 文本，分块后存入向量库。

java

解释一下：TokenTextSplitter按 Token 数切分，保证每个片段不超过 500 Token（约 350~400 个汉字）。200是重叠长度，避免关键信息被截断在片段边界上。

3.4.2 问答接口——RAG 的核心

这是整个应用最核心的部分，只有几行代码，但已经把“检索 + 增强 + 生成”都串起来了。

java

来拆解一下这段代码：

similaritySearch(query, topK)：把用户的问题向量化，去 PGVector 里找余弦距离最近的前 4 个片段。这 4 个片段就是和问题最相关的知识。
context拼接：把检索到的片段用分隔符拼成一个字符串。这里用---隔开，是为了让模型能区分不同来源。
chatClient.prompt().system(...)：替换 System Prompt 里的占位符。Spring AI 的ChatClient和 Spring 的RestClient设计风格很像，链式调用很顺滑。
.stream().content()：用流式返回，用户能实时看到模型一个字一个字往外蹦，体验比等半天一次性返回好得多。

3.4.3 一个更优雅的写法（使用 Advisors）

上面手动拼接context的方式已经能跑通，但 Spring AI 还提供了一种更“声明式”的写法——用QuestionAnswerAdvisor：

java

QuestionAnswerAdvisor会在背后帮你做三件事：

用用户问题去检索
把检索结果自动拼接到 System Prompt
处理一些边界情况（比如检索结果为空时的降级）

这也是 Spring AI 的“RAG 原生”设计——它把 RAG 这个流程做成了一个可以“插拔”的切面。

3.5 一个完整的调用流程

写一个简单的测试脚本，看看效果：

bash

# 先入库一份文档 curl -X POST http://localhost:8080/api/documents \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "fileName": "员工手册.md", "content": "# 新员工社保流程\n\n新员工入职后，请在 3 个工作日内完成以下操作：\n1. 在 OA 系统发起入职申请\n2. HR 在 HRM 系统录入员工信息\n3. 系统自动同步给第三方代缴机构「易社保」\n\n注意：每月 15 日前入职的，当月开始缴纳社保。" }' # 提问 curl -X POST http://localhost:8080/api/chat/ask \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"question": "新员工的社保什么时候开始交？"}'

返回结果大致是：