简介

本文详细介绍了使用Spring AI和Redis Stack实现RAG检索增强生成技术，将文档向量化存储构建智能问答系统。文章展示了RAG如何解决大模型幻觉问题，提高回答准确性和专业性，提供了完整的项目配置、代码实现和效果测试对比，为企业知识库、技术支持等场景提供实用解决方案。

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在前几章中，我们探索了 Spring AI 的基础对话、记忆功能和工具调用。今天，我们将深入一个更高级的应用场景：RAG（检索增强生成）——让大模型基于自有知识库回答问题！

一、什么是 RAG？为什么需要它？

RAG（Retrieval-Augmented Generation） 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术。它的核心思想是：

1. 检索：从知识库中查找与问题相关的文档片段
2. 增强：将这些片段作为上下文提供给大模型
3. 生成：模型基于上下文生成更准确、更可靠的答案

为什么需要 RAG？

• 解决幻觉问题：大模型不再"凭空想象"，而是基于实际文档回答
• 知识更新便捷：只需更新向量数据库，无需重新训练模型
• 专业领域适配：可快速为特定领域（如法律、医疗）构建专业问答系统

二、环境准备：Redis Stack

我们将使用 Redis Stack 作为向量数据库存储文档嵌入。

三、项目配置与依赖

1. 添加必要的依赖

<!-- Redis 向量存储 -->

2. 配置应用参数

spring:

四、实现文档向量化存储

创建 VectorStoreController 处理文档上传和向量化：

@RestController

在网上找了一个美国签证申请的文档，大概内容如下：

在 Redis Stack 中长这样

五、构建 RAG 问答接口

创建结合向量检索与 AI 生成的智能问答接口：

@RestController

六、效果测试对比

我们使用一份"美国签证办理指南"文档进行测试：

测试 1：RAG 问答（基于文档）

请求：

GET http://localhost:8080/ai/chat/vector?prompt=在职证明包含哪些内容

响应（准确基于文档内容）：

在职证明应包含以下内容：

• 公司抬头信纸

• 公司地址和联系电话

• 申请人姓名、职位

• 入职时间

• 单位准假证明

• 单位负责人签字

这些内容有助于证明你在本国的稳定工作，会按时回国。

测试 2：普通对话（无文档参考）

请求：

GET http://localhost:8080/ai/chat?prompt=在职证明包含哪些内容

响应（模型通用知识）：

在职证明一般由公司出具，用于证明员工目前在该公司工作的正式文件。常见的内容包括以下几个方面：

效果对比：

方面	普通对话	RAG 增强
准确性	依赖模型记忆，可能过时或不准确	基于最新文档，准确可靠
专业性	通用回答，缺乏细节	专业领域术语，完整格式
可追溯	无法提供来源	基于具体文档内容
更新成本	需重新训练模型	只需更新文档

七、扩展应用场景

这种 RAG 架构可应用于多种场景：

1. 企业知识库：内部文档问答系统
2. 技术支持：产品手册智能查询
3. 教育培训：教材内容精准检索
4. 法律咨询：法规条文准确引用

八、总结与最佳实践

本文我们实现了：

1. 文档向量化：将 PDF/Word 文档转换为向量存储
2. 相似度检索：根据问题查找相关文档片段
3. 增强生成：将检索结果作为上下文生成准确答案

最佳实践建议：

1. 文档预处理：清理格式、分段优化提升检索效果
2. 阈值调优：根据场景调整相似度阈值（0.6-0.8）
3. 多文档支持：支持多种格式文档上传
4. 版本管理：实现文档版本更新和回滚

强生成**：将检索结果作为上下文生成准确答案

最佳实践建议：

1. 文档预处理：清理格式、分段优化提升检索效果
2. 阈值调优：根据场景调整相似度阈值（0.6-0.8）
3. 多文档支持：支持多种格式文档上传
4. 版本管理：实现文档版本更新和回滚

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