【保姆级图文详解】RAG 实战（Spring AI + 本地知识库）旅游知识库问答

前言

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一、RAG 实战（Spring AI + 本地知识库）流程

1.1、 开发步骤

• 标准：文档收集切割→向量转换存储→切片过滤检索→查询增强关联。
• 简化：文档准备→文档读取→向量转换存储→查询增强。

1.2、文档RAG过程（ETL 流程）

• 借 Spring AI Alibaba的 文档，关键技术如下：
  • DocumentReader（读文档）
  • DocumentTransformer（转文档）
  • DocumentWriter（存文档），完成 “文档→向量库” 的抽取、转换、加载

1.3、实战开发

• 1、引入依赖。

<dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-markdown-document-reader</artifactId><version>1.0.0-M6</version>
</dependency>

• 2、编写文档加载器类。

@Component
@Slf4j
class LoveAppDocumentLoader {private final ResourcePatternResolver resourcePatternResolver;LoveAppDocumentLoader(ResourcePatternResolver resourcePatternResolver) {this.resourcePatternResolver = resourcePatternResolver;}public List<Document> loadMarkdowns() {List<Document> allDocuments = new ArrayList<>();try {// 这里可以修改为你要加载的多个 Markdown 文件的路径模式Resource[] resources = resourcePatternResolver.getResources("classpath:document/*.md");for (Resource resource : resources) {String fileName = resource.getFilename();MarkdownDocumentReaderConfig config = MarkdownDocumentReaderConfig.builder().withHorizontalRuleCreateDocument(true).withIncludeCodeBlock(false).withIncludeBlockquote(false).withAdditionalMetadata("filename", fileName).build();MarkdownDocumentReader reader = new MarkdownDocumentReader(resource, config);allDocuments.addAll(reader.get());}} catch (IOException e) {log.error("Markdown 文档加载失败", e);}return allDocuments;}
}// 通过配置（如 MarkdownDocumentReaderConfig ）定制读取规则、添加元信息（如文件名）辅助检索。

• 3、向量与查询，用内置 SimpleVectorStore（实现 VectorStore 接口，支持文档写入 ），先借 Embedding 模型转文档为向量，再存向量到内存数据库，简化实现。

• 4、查询增强：靠 Advisor 特性（QuestionAnswerAdvisor/RetrievalAugmentationAdvisor ），用户提问时，QuestionAnswerAdvisor 从向量库查相关文档，附加到用户问题，为大模型生成回答提供上下文，用知识库辅助问答。QuestionAnswerAdvisor 源码含让 AI 基于知识库问答的 Prompt 。

@Configuration
public class AppVectorStoreConfig {@Resourceprivate AppDocumentLoader AppDocumentLoader;@BeanVectorStore AppVectorStore(EmbeddingModel dashscopeEmbeddingModel) {SimpleVectorStore simpleVectorStore = SimpleVectorStore.builder(dashscopeEmbeddingModel).build();// 加载文档List<Document> documents = AppDocumentLoader.loadMarkdowns();simpleVectorStore.add(documents);return simpleVectorStore;}
}

• 5、引入Adviso依赖。

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

• 6、编写代码，进行单元测试。

@Resource
private VectorStore AppVectorStore;public String doChatWithRag(String message, String chatId) {ChatResponse chatResponse = chatClient.prompt().user(message).advisors(spec -> spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId).param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10))// 开启日志，便于观察效果.advisors(new LoggerAdvisor())// 应用知识库问答.advisors(new QuestionAnswerAdvisor(lpVetorStore)).call().chatResponse();String content = chatResponse.getResult().getOutput().getText();log.info("content: {}", content);return content;
}

    @Testvoid doChatWithRag() {String chatId = UUID.randomUUID().toString();String message = "中国热门目的地的最佳旅游季节有哪些";String answer = TravelApp.doChatWithRag(message, chatId);Assertions.assertNotNull(answer);}

• 7、结果验证。

二、RAG 实战（Spring AI + 云知识库）流程

待撰写

三、RAG 实战（Spring AI + PG知识库）流程

待撰写