Java 基于Spring AI RAG组件做AI智能问答_rag检索增强

基于RAG技术构建高效Java智能问答客服机器人

基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，可以构建高效的Java智能问答客服机器人。首先，通过向量化处理将Word格式的问答QA文档转换为机器可理解的形式，并存储于VectorStore中。在用户发起查询时，系统利用DocumentRetriever检索与问题最相关的文档片段，借助DashScopeApi等底层API的支持，这些信息会被送入预训练的大模型进行理解和生成响应。这样，即使面对复杂的咨询场景，Java编写的智能客服也能根据已有知识库准确、迅速地给出答案。整个流程不仅强化了对非结构化数据的有效利用，还显著提升了客户服务体验的质量。

本文采用spring ai alibaba 调用通义QWen 来实现。 QWen有100万免费Token额度，可以快速实现。同时，因为QWen也是个开源的模型，我们可以自己搭建模型来实现免费使用

检索增强生成：结合私有知识库与大模型提升文本准确性

检索增强生成 (RAG) 是一种结合了私有知识库和大型语言模型 (LLM) 的技术，用于提高文本生成的准确性和相关性。它通过从私有知识库中检索相关信息，并将其提供给LLM以生成更精确的回答，从而有效解决了大模型在回答问题时可能出现的幻觉以及对企业自有数据掌握不足的问题。这种方法确保了生成的内容更加贴合实际需求和具体情况，增强了答案的可靠性和实用性。

RAG的核心步骤

在RAG（Retrieval-Augmented Generation）的主要流程中，可以分为两个主要部分：索引构建流程和使用流程。这些流程确保了数据能够高效地被检索和生成。

索引构建流程

数据准备流程包括从各种数据源收集原始数据、进行数据清洗以及将数据转换为适合向量化处理的格式。这一过程旨在保证输入数据的质量和一致性，从而提高后续步骤的效率和准确性。
接下来是向量化模块，该模块通过特征提取技术，如利用预训练的语言模型（例如BERT、GPT等），将清洗和转换后的文本转换成向量表示形式。这一步骤对于捕捉文本语义至关重要，使得机器能够理解并比较不同文档之间的相似性。
最后，在数据存储/索引构建阶段，向量化后的数据被存入数据库或文件系统，并且为了加快搜索速度，会基于这些数据创建索引。常见的索引类型有倒排索引、B树等，它们允许快速定位到与查询最相关的项目。

使用流程

当用户提出一个问题时，首先由查询意图识别/改写/反问模块来解析这个自然语言问题，尝试理解其背后的真正意图，并可能对问题进行重新表述以更好地匹配系统中的信息。此步骤有时还包括发出反问以获得更清晰的需求描述。
然后，检索模块依据改写后的问题从已建立的索引中寻找最相关的文档或片段。这通常涉及到复杂的搜索算法，以确保找到的信息不仅相关而且高质量。
随后，重排模块对检索结果按照一定的标准排序，比如内容的相关程度或者来源的可信度，目的是让最有用的答案出现在前列。
接着，输出接入阶段负责将排名靠前的结果整合成易于理解的形式，并最终形成一个完整的答案供用户查看。
最后，通过返回结果环节，用户可以看到生成的回答，并有机会提供反馈，这对于持续改进系统的性能非常关键。

Spring AI Alibaba：为阿里云模型设计的统一接口解决方案

Spring AI Alibaba 是一个基于 Spring AI 的实现，专为阿里云的百炼大模型系列设计。它由 Spring 官方团队维护，提供了一套统一的接口来接入多种 AI 模型，包括对话、文生图、文生语音等。这使得开发者能够轻松地切换不同的 AI 服务提供商，而无需重写大量代码。作为阿里云的最佳实践之一，Spring AI Alibaba 支持 RAG（检索增强生成）能力，便于集成私有知识库，从而提升应用的智能化水平。此外，该框架还提供了如 Prompt Template 和 OutputParser 等实用工具，帮助 Java 开发者更高效地构建和管理 AI 应用。通过标准化的 API 和良好的抽象层，Spring AI Alibaba 显著减少了开发和迁移过程中的工作量，是企业级 AI 项目开发的理想选择。

通义千问介绍

通义是由阿里集团输出的开源大模型服务，支持全尺寸，多模态大模型。并且在世界的中文开源模型业界，能力也是最领先的：

1） 能力排名靠前 ：QWen 在MMLU、TheoremQA、GPQA等客观评测指标上超越了Llama 3 70B。竞技场模式也在国产的第一梯队，仅次于open ai 的gpt、claude和马斯克的grek 。

2） 可访问性和合规性：在API调用的情况下是有安全保护的，基本不用担心出现恶意问题攻击问题。

3） 完全开源 ：目前是最为开放的模型之一，提供了全尺寸的多模态大模型开源版本。多大多小都有的选。

4）价格合适：有100万免费token可以使用，调用API的成本较低，因为是开源的，自己构建的话甚至可以免费使用。特别推荐关注其Qwen和Qwen vl两个模态的模型，它们在开源榜单上均位居国内第一。

基于检索增强技术的后端代码开发

为了实现通过检索增强（RAG）的方式来读取一个Word文件，构建向量索引，并对外提供服务，我们将根据提供的我了解的信息中提到的具体步骤进行详细阐述。这里将使用Spring AI Alibaba的技术栈来完成这一任务。

1. 准备工作

首先，确保你的开发环境满足以下要求：

JDK版本在17或以上。

Spring Boot版本为3.3.x或更高。

已经从阿里云申请到了通义千问的API Key。

此外，还需要添加Spring自己的仓库和snapshot仓库到你的pom.xml文件中，以便能够访问所需的依赖包。

<repositories><repository><id>sonatype-snapshots</id><url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url><snapshots><enabled>true</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository><repository><id>spring-snapshots</id><name>Spring Snapshots</name><url>https://repo.spring.io/snapshot</url><releases><enabled>false</enabled></releases></repository></repositories>

接着，在项目中添加spring-ai-alibaba-starter依赖项：

<dependency><groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId><artifactId>spring-ai-alibaba-stader</artifactId><version>1.0.0-M3.1</version></dependency>

别忘了配置你的阿里云API Key，可以通过设置环境变量或者直接在application.properties中指定：

spring.ai.dashscope.api-key=YOUR_API_KEY

2. 编写RAG服务代码

接下来是编写具体的RAG服务代码部分。这段代码负责读取文件、构建向量索引并处理用户查询请求。

RAGService类定义

public class RagService {private final ChatClient chatClient;private final VectorStore vectorStore;private final DashScopeApi dashscopeApi = new DashScopeApi("YOUR_API_KEY");private DocumentRetriever retriever;public RagService(ChatClient chatClient) {this.chatClient = chatClient;this.vectorStore = new DashScopeCloudStore(dashscopeApi, new DashScopeStoreOptions("问答聊天机器人素材"));this.retriever = new DashScopeDocumentRetriever(dashscopeApi, DashScopeDocumentRetrieverOptions.builder().withIndexName("问答聊天机器人素材").build());}public String buildIndex() {String filePath = "/path/to/问答聊天机器人素材.docx"; // 替换为实际路径DocumentReader reader = new DashScopeDocumentCloudReader(filePath, dashscopeApi, null);List<Document> documentList = reader.get();vectorStore.add(documentList);return "索引构建成功";}public StreamResponseSpec queryWithDocumentRetrieval(String message) {StreamResponseSpec response = chatClient.prompt().user(message).advisors(new DocumentRetrievalAdvisor(retriever, DEFAULT_USER_TEXT_ADVISE)).stream();return response;}
}

Controller类定义

然后创建一个Controller类来暴露服务接口：

@RestController
@RequestMapping("/ai")
public class RagController {private final RagService ragService;@Autowiredpublic RagController(RagService ragService) {this.ragService = ragService;}@GetMapping("/ragChat")public Flux<String> generate(@RequestParam("input") String input, HttpServletResponse httpResponse) {StreamResponseSpec chatResponse = ragService.queryWithDocumentRetrieval(input);httpResponse.setCharacterEncoding("UTF-8");return chatResponse.content();}@GetMapping("/buildIndex")public String buildIndex() {return ragService.buildIndex();}
}

3. 执行流程说明

构建索引：首次运行时，需要调用http://localhost:8080/ai/buildIndex来构建文档索引。这一步骤只执行一次，除非文档内容发生变化。

发起查询：构建好索引后，可以通过http://localhost:8080/ai/ragChat?input=...来发送查询请求，其中input参数是你想要询问的问题。系统会利用已构建的索引找到最相关的文档片段，并结合这些信息生成最终的回答。

通过上述步骤，你就可以基于给定的Word文档实现一个具备检索增强功能的聊天机器人服务了。

React项目中流数据处理的前端实现

在基于React构建一个简单的支持流输出的前端项目时，你需要确保能够正确地处理来自后端的流数据，并将其展示给用户。根据提供的我了解的信息，我们了解到实现这一功能的关键步骤包括创建React应用、编写必要的组件代码以发送请求并处理返回的流数据，以及运行你的前端应用。以下是详细的实现步骤：

构建项目并填写代码

首先，通过以下命令来创建一个新的React应用，并安装任何可能需要的额外依赖项：

npx create-react-app frontend
cd frontend
npm install

接着，在public/index.html中保留默认内容或调整页面标题等基本信息。

然后，打开src/index.js文件，并确保其内容如下所示，这将渲染根App组件到HTML中的#root元素上：

import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import App from './App';ReactDOM.render(<React.StrictMode><App /></React.StrictMode>,document.getElementById('root')
);

接下来定义src/App.js，这里导入了聊天组件并将其渲染出来：

import React from 'react';
import ChatComponent from './components/ChatComponent';function App() {return (<div className="App"><ChatComponent /></div>);
}export default App;

最后，在src/components/ChatComponent.js中编写聊天界面逻辑及与后端交互的部分。这部分代码主要负责接收用户输入、向指定URL发起请求（注意此处使用的是http://localhost:8080/ai/ragChat?input=...）、读取响应流并将消息逐步添加到界面上显示。

import React, { useState } from 'react';function ChatComponent() {const [input, setInput] = useState('');const [messages, setMessages] = useState('');const handleInputChange = (event) => {setInput(event.target.value);};const handleSendMessage = async () => {try {const response = await fetch(`http://localhost:8080/ai/ragChat?input=${input}`);const reader = response.body.getReader();const decoder = new TextDecoder('utf-8');let done = false;while (!done) {const { value, done: readerDone } = await reader.read();done = readerDone;const chunk = decoder.decode(value, { stream: true });setMessages((prevMessages) => prevMessages + chunk);}// 在每次请求完成后添加换行符setMessages((prevMessages) => prevMessages + '\n\n=============================\n\n');} catch (error) {console.error('Failed to fetch', error);}};const handleClearMessages = () => {setMessages('');};return (<div><inputtype="text"value={input}onChange={handleInputChange}placeholder="Enter your message"/><button onClick={handleSendMessage}>Send</button><button onClick={handleClearMessages}>Clear</button><div><h3>Messages:</h3><pre>{messages}</pre></div></div>);
}export default ChatComponent;