SpringAI + Redis：構建高性能RAG問答系統的架構設計與實戰
作者：farerboy
Spring AI與Redis的結合為Java開發者提供了構建高性能RAG系統的理想方案。通過本文介紹的架構設計和實現方案，企業可以快速搭建屬于自己的智能問答系統，顯著提升知識管理效率。
引言：RAG技術為何成為企業AI應用首選
實現成本降低千倍、響應速度秒級的企業級知識庫解決方案
在當前AI技術飛速發展的背景下，企業面臨著一個核心挑戰：如何讓大語言模型（LLM）準確掌握企業內部知識并避免產生幻覺（Hallucination）？檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技術應運而生，它通過將信息檢索與生成模型相結合，有效解決了這一難題。
Spring AI作為Spring官方推出的AI開發框架，為Java開發者提供了構建AI應用的標準化方案。結合Redis這一高性能向量數據庫，我們可以構建出響應迅速、成本可控、易于維護的RAG問答系統。本文將深入探討這一技術組合的架構設計、核心實現和優化策略。
一、RAG技術架構設計
1.1 系統整體架構
基于Spring AI和Redis的RAG系統主要包含以下組件：
圖片
1.2 技術棧選型依據
- Spring AI：提供統一的AI應用開發接口，支持多種大模型和向量數據庫
- Redis Stack：具備向量搜索能力的高性能內存數據庫，適合實時檢索場景
- OpenAI API/本地模型：平衡性能與成本的需求
二、環境準備與核心配置
2.1 項目依賴配置
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<!-- Redis 向量存儲 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-starter-vector-store-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-redis-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-pdf-document-reader</artifactId>
</dependency>
<!-- 文檔解析（支持 Word、Excel 等） -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId>
</dependency>
</dependencies>2.2 應用配置文件
# application.yml
spring:
ai:
openai:
embedding:
options:
model: text-embedding-v4 # 使用百煉平臺的嵌入模型
vectorstore:
redis:
uri: redis://localhost:6379
index: knowledge-base
prefix: "doc:"
initialize-schema: true
server:
port: 8080三、核心實現源碼解析
3.1 數據加載服務實現
知識庫的初始化是RAG系統的基礎，需要將文檔轉換為向量并存儲到Redis中。
@Service
@Slf4j
public class DataLoaderService {
@Value("classpath:knowledge/*.pdf")
private Resource[] knowledgeResources;
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
@PostConstruct
public void initializeKnowledgeBase() {
log.info("開始初始化知識庫...");
for (Resource resource : knowledgeResources) {
try {
// 使用PDF文檔閱讀器
PagePdfDocumentReader pdfReader = new PagePdfDocumentReader(
resource,
PdfDocumentReaderConfig.builder()
.withPagesPerDocument(1)
.build()
);
// 文本分割器，確保文檔塊大小合適
TokenTextSplitter textSplitter = new TokenTextSplitter(
1000, // 最大token數
200, // 重疊token數
true // 分段存儲
);
// 讀取、分割并存儲文檔
List<Document> documents = pdfReader.get();
List<Document> chunks = textSplitter.apply(documents);
vectorStore.add(chunks);
log.info("已加載文檔: {}，分割為 {} 個塊",
resource.getFilename(), chunks.size());
} catch (Exception e) {
log.error("加載文檔失敗: {}", resource.getFilename(), e);
}
}
log.info("知識庫初始化完成");
}
}3.2 RAG服務核心邏輯
RAG服務的核心在于實現檢索與生成的協同工作。
@Service
@Slf4j
public class RagService {
@Autowired
private VectorStore vectorStore;
@Autowired
private ChatClient chatClient;
// 相似度搜索配置
private static final int TOP_K = 5;
private static final double SIMILARITY_THRESHOLD = 0.7;
public Generation retrieve(String userQuery) {
// 1. 向量相似度搜索
SearchRequest searchRequest = SearchRequest.query(userQuery)
.withTopK(TOP_K)
.withSimilarityThreshold(SIMILARITY_THRESHOLD);
List<Document> relevantDocs = vectorStore.similaritySearch(searchRequest);
if (relevantDocs.isEmpty()) {
return new Generation("未找到相關信息，請嘗試其他問題。");
}
// 2. 構建增強提示
String context = buildContext(relevantDocs);
String enhancedPrompt = buildEnhancedPrompt(userQuery, context);
// 3. 調用LLM生成回答
Prompt prompt = new Prompt(enhancedPrompt);
ChatResponse response = chatClient.call(prompt);
return response.getResult();
}
private String buildContext(List<Document> documents) {
StringBuilder contextBuilder = new StringBuilder();
contextBuilder.append("相關參考信息：\n\n");
for (int i = 0; i < documents.size(); i++) {
Document doc = documents.get(i);
contextBuilder.append(String.format("[%d] %s\n\n", i + 1, doc.getText()));
}
return contextBuilder.toString();
}
private String buildEnhancedPrompt(String userQuery, String context) {
return String.format("""
你是一個專業的客服助手，請根據以下參考信息回答問題。
如果參考信息不足以回答問題，請明確說明。
不要編造信息，保持回答準確、簡潔。
%s
用戶問題：%s
請根據以上信息提供回答：
""", context, userQuery);
}
}3.3 控制器層實現
@RestController
@RequestMapping("/api/rag")
@Slf4j
public class RagController {
@Autowired
private RagService ragService;
@PostMapping("/chat")
public ResponseEntity<ChatResponse> chat(@RequestBody ChatRequest request) {
try {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Generation generation = ragService.retrieve(request.getQuestion());
long responseTime = System.currentTimeMillis() - startTime;
log.info("問題處理完成: 問題長度={}, 響應時間={}ms",
request.getQuestion().length(), responseTime);
ChatResponse response = new ChatResponse(
generation.getOutput().getContent(),
responseTime
);
return ResponseEntity.ok(response);
} catch (Exception e) {
log.error("處理問題時發生錯誤", e);
return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR)
.body(new ChatResponse("系統繁忙，請稍后重試", -1));
}
}
// DTO類
@Data
@AllArgsConstructor
public static class ChatRequest {
private String question;
}
@Data
@AllArgsConstructor
public static class ChatResponse {
private String answer;
private long responseTimeMs;
}
}四、高級特性與優化策略
4.1 使用QuestionAnswerAdvisor優化RAG流程
Spring AI提供了Advisor接口來標準化RAG流程的實現。
@Configuration
@Slf4j
public class RagAdvisorConfig {
@Bean
public QuestionAnswerAdvisor questionAnswerAdvisor(
VectorStore vectorStore,
ChatClient chatClient) {
return new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, chatClient) {
@Override
public Prompt before(String question) {
// 自定義檢索邏輯
SearchRequest request = SearchRequest.query(question)
.withTopK(5)
.withSimilarityThreshold(0.75)
.withFilterExpression("category == 'technical'");
List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(request);
// 構建系統消息
SystemMessage systemMessage = new SystemMessage(
"你是一個技術專家，請根據以下文檔回答問題：\n" +
docs.stream()
.map(Document::getText)
.collect(Collectors.joining("\n\n"))
);
UserMessage userMessage = new UserMessage(question);
return new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
}
@Override
public String after(ChatResponse response) {
// 后處理：添加引用和驗證
String answer = response.getResult().getOutput().getContent();
return answer + "\n\n*以上信息僅供參考*";
}
};
}
}4.2 性能優化實踐
向量索引優化
spring:
ai:
vectorstore:
redis:
index-type: HNSW # 使用分層導航小世界算法
distance-metric: COSINE # 余弦相似度
index-options: |
{
"EF_CONSTRUCTION": 200,
"M": 16
}緩存策略實現
@Service
@Slf4j
public class CachingRagService {
@Autowired
private RagService ragService;
@Autowired
private RedisTemplate<String, String> redisTemplate;
private static final long CACHE_TTL = 3600; // 1小時
public Generation retrieveWithCache(String userQuery) {
// 生成查詢指紋作為緩存鍵
String cacheKey = generateCacheKey(userQuery);
// 嘗試從緩存獲取
String cachedAnswer = redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);
if (cachedAnswer != null) {
log.debug("緩存命中: {}", cacheKey);
return new Generation(cachedAnswer);
}
// 緩存未命中，執行RAG流程
Generation generation = ragService.retrieve(userQuery);
// 緩存結果
if (shouldCache(generation)) {
redisTemplate.opsForValue().set(
cacheKey,
generation.getOutput().getContent(),
Duration.ofSeconds(CACHE_TTL)
);
}
return generation;
}
private String generateCacheKey(String query) {
return "rag:cache:" + Integer.toHexString(query.hashCode());
}
private boolean shouldCache(Generation generation) {
// 只緩存高質量的回答
String content = generation.getOutput().getContent();
return !content.contains("不確定") && !content.contains("無法回答");
}
}五、實戰案例：企業知識庫問答系統
5.1 系統特色功能
基于Spring AI和Redis的RAG系統在實際應用中表現出色：
- 精準問答：針對"公司請假流程是什么？"等問題，能直接從員工手冊中檢索相關信息生成準確回答
- 多文檔支持：支持PDF、Word、HTML等多種格式文檔的自動處理和向量化
- 實時更新：知識庫更新后，系統能夠立即感知并提供最新信息
5.2 性能對比數據
六、總結與展望
Spring AI與Redis的結合為Java開發者提供了構建高性能RAG系統的理想方案。通過本文介紹的架構設計和實現方案，企業可以快速搭建屬于自己的智能問答系統，顯著提升知識管理效率。
未來，隨著Spring AI生態的不斷完善，我們可以期待更多高級特性的出現：
- 多模態RAG：支持圖像、表格等非文本內容的檢索與生成
- 自適應學習：系統能夠根據用戶反饋自動優化檢索策略
- 邊緣部署：支持在資源受限環境中運行輕量級RAG系統
責任編輯：武曉燕
來源：
小林聊編程
