Java搭建法律AI助手，快速实现RAG应用

使用AI4J快速接入RAG应用 | 结合Pinecone实现法律AI助手RAG应用

本博文给大家介绍一下如何使用AI4J快速接入OpenAI大模型，并且结合Pinecone向量数据库实现一个刑法AI助手的RAG应用。

介绍

由于SpringAI需要使用JDK17和Spring Boot3，但是目前很多应用依旧使用的JDK8版本，所以使用可以支持JDK8的AI4J来接入OpenAI大模型。

AI4J是一款JavaSDK用于快速接入AI大模型应用，整合多平台大模型，如OpenAi、Ollama、智谱Zhipu(ChatGLM)、深度求索DeepSeek、月之暗面Moonshot(Kimi)、腾讯混元Hunyuan、零一万物(01)等等，提供统一的输入输出(对齐OpenAi)消除差异化，优化函数调用(Tool Call)，优化RAG调用、支持向量数据库(Pinecone)，并且支持JDK1.8，为用户提供快速整合AI的能力。

AI4J-GitHub

Pinecone

Pinecone向量数据库是一个云原生的向量数据库，具有简单的API和无需基础架构的优势。它可以快速处理数十亿条向量数据，并实时更新索引。同时，它还可以与元数据过滤器相结合，以获得更相关、更快速的结果。

Pinecone是完全云托管的，容易上手、扩展轻松，用户可以放心使用。

注册与使用

大家可以进入Pinecone官网进行注册和登录，至于注册账号，这里不在演示，相信大家都会。

选择Database->Indexes->Create Index来创建索引
20240926160552

在这里可以输入你的维度，或者点击Setup by model，根据模型来选择向量维度。这里我以text-embedding-3-large模型为例子
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20240926160633

创建完成后，记录自己的Host，我们后面要用到
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创建自己的API Key
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快速使用

之前已经为大家提供了两篇文档，可供大家参考：

快速接入SpringBoot、接入流式与非流式以及函数调用
Java快速接入qwen2.5、llama3.1等Ollama平台开源大模型

引入AI4J依赖

<!-- Spring应用 -->
<dependency><groupId>io.github.lnyo-cly</groupId><artifactId>ai4j-spring-boot-stater</artifactId><version>0.6.3</version>
</dependency>

注意版本，尽量选择最新的版本。0.6.3之前的版本对RAG的实现有一些bug

如果你使用阿里源无法引入，可能是阿里云镜像还没有同步。

配置application.yml

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注意：

你需要填写上文Pinecone提供的Host和API Key。

由于目前版本的AI4J只实现了OpenAi的Embedding服务，所以这里也需要配置OpenAi的信息。

Chat服务可以使用OpenAi的也可以使用其它的平台如Ollama、Zhipu等等。

如果没有OpenAi的官方key，大家可以使用中转API
[低价中转平台] 低价ApiKey

搭建RAG服务Test类

这里以一个简单的Test类来演示，大家可以比葫芦画瓢自己搭建Controller。

建立RAG知识库

既然要建立RAG应用，那肯定少不了知识库。

本文搭建的是一个简单的法律AI助手，所以我们需要一个法律知识库。

接下来我以刑法知识库为例为大家讲解

可以将所需要的知识库，存入一个文本文档当中：
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存储至`Pinecone`向量数据库中

@SpringBootTest
public class RagTest {// 1. 注入Pinecone服务@Autowiredprivate PineconeService pineconeService;// 2. 注入AI服务@Autowiredprivate AiService aiService;@Testpublic void test_rag_store() throws Exception {// 3. 获取Embedding服务IEmbeddingService embeddingService = aiService.getEmbeddingService(PlatformType.OPENAI);// 4. Tika读取file文件内容String fileContent = TikaUtil.parseFile(new File("D:\\data\\test.txt"));System.out.println(fileContent);// 5. 分割文本内容RecursiveCharacterTextSplitter recursiveCharacterTextSplitter = new RecursiveCharacterTextSplitter(1000, 200);List<String> contentList = recursiveCharacterTextSplitter.splitText(fileContent);System.out.println(contentList.size());// 6. 转为向量Embedding build = Embedding.builder().input(contentList).model("text-embedding-3-large").build();EmbeddingResponse embedding = embeddingService.embedding(build);List<List<Float>> vectors = embedding.getData().stream().map(EmbeddingObject::getEmbedding).collect(Collectors.toList());VertorDataEntity vertorDataEntity = new VertorDataEntity();vertorDataEntity.setVector(vectors);vertorDataEntity.setContent(contentList);System.out.println(vertorDataEntity);// 7. 向量存储至pineconeInteger count = pineconeService.insert(vertorDataEntity, "abc-123-abc");System.out.println(count > 0 ? "存储成功" : "存储失败");}}

下图是插入成功的数据
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RAG查询

    @Testpublic void test_rag_query() throws Exception {// 8. 获取Embedding服务IEmbeddingService embeddingService = aiService.getEmbeddingService(PlatformType.OPENAI);// 9. 构建要查询的问题，转为向量String question = "如何挑选最甜的西瓜？";Embedding build = Embedding.builder().input(question).model("text-embedding-3-large").build();EmbeddingResponse embedding = embeddingService.embedding(build);List<Float> questionEmbedding = embedding.getData().get(0).getEmbedding();// 10. 构建向量数据库的查询对象PineconeQuery pineconeQueryReq = PineconeQuery.builder().namespace("abc-123-abc").topK(5).vector(questionEmbedding).build();// 11. 查询// PineconeQueryResponse queryResponse = pineconeService.query(pineconeQueryReq);// delimiter为想用什么字符拼接查询出来的内容String retrievalContent = pineconeService.query(pineconeQueryReq, " ");String contentFormat = "你是一个善于回答中华人民共和国刑法相关问题的助手。请使用以下提供的检索内容和自身知识来回答问题。如果你不知道答案，请直接说不知道，不要杜撰答案。请用三句话以内回答，保持简洁。\n" +"\n" +"问题：%s\n" +"\n" +"检索内容：%s";String content = String.format(contentFormat, question, retrievalContent);// 12. 获取Chat服务IChatService chatService = aiService.getChatService(PlatformType.OPENAI);// 13. 构建Chat请求ChatCompletion chatCompletion = ChatCompletion.builder().model("gpt-4o").message(ChatMessage.withUser(content)).build();// 14. 发送Chat请求ChatCompletionResponse chatCompletionResponse = chatService.chatCompletion(chatCompletion);System.out.println("问题：" + question);System.out.println("回答：" + chatCompletionResponse.getChoices().get(0).getMessage().getContent());System.out.println("花费tokens：" + chatCompletionResponse.getUsage().getTotalTokens());}