检索增强生成（RAG）

大型语言模型（LLM）虽然强大，但有两个关键限制：

• 有限的上下文——它们无法一次性摄取整个语料库
• 静态知识——它们的训练数据在某个时间点被冻结

检索通过在查询时获取相关的外部知识来解决这些问题。这是**检索增强生成（RAG）**的基础：使用特定上下文的信息来增强 LLM 的回答。

构建知识库

知识库是用于检索的文档或结构化数据的存储库。

如果你需要自定义知识库，可以使用 Spring AI Alibaba 的文档加载器和向量存储从你自己的数据构建。

如果你已经有一个知识库（例如 SQL 数据库、CRM 或内部文档系统），你不需要重建它。你可以：

• 将其连接为 Agent 的工具用于 Agentic RAG
• 查询它并将检索到的内容作为上下文提供给 LLM（两步 RAG）

从检索到 RAG

检索允许 LLM 在运行时访问相关上下文。但大多数实际应用更进一步：它们将检索与生成集成以产生基于事实的、上下文感知的答案。

这是**检索增强生成（RAG）**的核心思想。检索管道成为结合搜索和生成的更广泛系统的基础。

检索流程

典型的检索工作流如下：

每个组件都是模块化的：你可以交换加载器、分割器、嵌入或向量存储，而无需重写应用程序的逻辑。

构建模块

在 Spring AI Alibaba 中，你可以使用以下组件构建 RAG 系统：

文档加载器

从外部源（文件、数据库等）摄取数据，返回标准化的文档对象。Spring AI Alibaba 支持 PDF、Word、Markdown 等多种格式。

文本分割器

将大型文档分解为更小的块，这些块可以单独检索并适合模型的上下文窗口。

嵌入模型

嵌入模型将文本转换为数字向量，使得具有相似含义的文本在向量空间中靠近在一起。

向量存储

用于存储和搜索嵌入的专用数据库。Spring AI Alibaba 支持多种向量数据库如 Milvus、Pinecone 等。

检索器

检索器是一个接口，给定非结构化查询返回文档。

RAG 架构

RAG 可以以多种方式实现，具体取决于你的系统需求。我们在下面的部分概述每种类型。

架构	描述	控制性	灵活性	延迟	使用场景示例
两步 RAG	检索总是在生成之前发生。简单且可预测	✅ 高	❌ 低	⚡ 快	FAQ、文档机器人
Agentic RAG	LLM 驱动的 Agent 决定何时以及如何在推理过程中检索	❌ 低	✅ 高	⏳ 可变	具有多工具访问的研究助手
混合 RAG	结合两种方法的特点，包含验证步骤	⚖️ 中	⚖️ 中	⏳ 可变	带质量验证的领域特定问答

信息

延迟：延迟在两步 RAG中通常更可预测，因为 LLM 调用的最大次数是已知且有上限的。这种可预测性假设 LLM 推理时间是主要因素。但是，实际延迟也可能受检索步骤性能的影响——例如 API 响应时间、网络延迟或数据库查询——这些可能因使用的工具和基础设施而异。

两步 RAG

在两步 RAG中，检索步骤总是在生成步骤之前执行。这种架构简单且可预测，适合许多应用，其中检索相关文档是生成答案的明确前提。

Java 实现示例

import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;

// 假设你已经有一个配置好的向量存储
VectorStore vectorStore = ...; // 配置你的向量存储（如Milvus、Pinecone等）

// 创建带有RAG功能的ChatClient
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultAdvisors(
        new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore) // [!code highlight]
    )
    .build();

// 两步RAG：检索 -> 生成
String userQuestion = "Spring AI Alibaba支持哪些模型？";

String answer = chatClient.prompt()
    .user(userQuestion)
    .call()
    .content(); // [!code highlight]

System.out.println("答案: " + answer);

在这个例子中：

1. QuestionAnswerAdvisor 自动从向量存储检索相关文档
2. 检索到的文档作为上下文添加到提示中
3. ChatModel 使用增强的上下文生成答案

构建知识库

import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.reader.TextReader;
import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;
import org.springframework.core.io.Resource;

// 1. 加载文档
Resource resource = new FileSystemResource("path/to/document.txt");
TextReader textReader = new TextReader(resource);
List<Document> documents = textReader.get();

// 2. 分割文档为块
TokenTextSplitter splitter = new TokenTextSplitter();
List<Document> chunks = splitter.apply(documents);

// 3. 将块添加到向量存储
vectorStore.add(chunks); // [!code highlight]

// 现在你可以使用向量存储进行检索
List<Document> results = vectorStore.similaritySearch("查询文本");

Agentic RAG

Agentic 检索增强生成（RAG）将检索增强生成的优势与基于 Agent 的推理相结合。Agent（由 LLM 驱动）不是在回答之前检索文档，而是逐步推理并决定在交互过程中何时以及如何检索信息。

提示

Agent 启用 RAG 行为所需的唯一条件是访问一个或多个可以获取外部知识的工具——例如文档加载器、Web API 或数据库查询。

Java 实现示例

import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;
import org.springframework.ai.tool.ToolCallback;
import java.util.function.Function;
import java.util.List;

// 创建文档检索工具
public class DocumentSearchTool implements Function<DocumentSearchTool.Request, DocumentSearchTool.Response> {

    private final VectorStore vectorStore;

    public DocumentSearchTool(VectorStore vectorStore) {
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    public record Request(String query) {}
    public record Response(String content) {}

    @Override
    public Response apply(Request request) {
        // 从向量存储检索相关文档
        List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(request.query()); // [!code highlight]

        // 合并文档内容
        String combinedContent = docs.stream()
            .map(Document::getContent)
            .collect(Collectors.joining("\n\n"));

        return new Response(combinedContent);
    }
}

// 创建工具回调
DocumentSearchTool searchTool = new DocumentSearchTool(vectorStore);
ToolCallback searchCallback = ToolCallback.builder()
    .name("search_documents")
    .description("搜索文档以查找相关信息")
    .function(searchTool)
    .inputType(DocumentSearchTool.Request.class)
    .build();

// 创建带有检索工具的Agent
ReactAgent ragAgent = ReactAgent.builder()
    .name("rag_agent")
    .model(chatModel)
    .systemPrompt("你是一个智能助手。当需要查找信息时，使用search_documents工具。" +
                  "基于检索到的信息回答用户的问题，并引用相关片段。")
    .tools(searchCallback) // [!code highlight]
    .build();

// Agent会自动决定何时调用检索工具
AssistantMessage response = ragAgent.call("Spring AI Alibaba支持哪些向量数据库？");
System.out.println(response.getText());

在这个例子中：

1. Agent 接收用户问题
2. Agent 推理并决定是否需要检索文档
3. 如果需要，Agent 调用 search_documents 工具
4. Agent 使用检索到的信息生成答案
5. 如果信息不足，Agent 可以再次调用工具

多工具 Agentic RAG

// 创建多个检索工具
ToolCallback webSearchTool = ToolCallback.builder()
    .name("web_search")
    .description("搜索互联网以获取最新信息")
    .function(webSearchFunction)
    .inputType(WebSearchRequest.class)
    .build();

ToolCallback databaseQueryTool = ToolCallback.builder()
    .name("database_query")
    .description("查询内部数据库")
    .function(dbQueryFunction)
    .inputType(DatabaseQueryRequest.class)
    .build();

ToolCallback documentSearchTool = ToolCallback.builder()
    .name("document_search")
    .description("搜索文档库")
    .function(docSearchFunction)
    .inputType(DocumentSearchRequest.class)
    .build();

// Agent可以访问多个检索源
ReactAgent multiSourceAgent = ReactAgent.builder()
    .name("multi_source_rag_agent")
    .model(chatModel)
    .systemPrompt("你可以访问多个信息源：" +
                  "1. web_search - 用于最新的互联网信息\n" +
                  "2. database_query - 用于内部数据\n" +
                  "3. document_search - 用于文档库\n" +
                  "根据问题选择最合适的工具。")
    .tools(webSearchTool, databaseQueryTool, documentSearchTool) // [!code highlight]
    .build();

AssistantMessage response = multiSourceAgent.call(
    "比较我们的产品文档中的功能和最新的市场趋势"
);

混合 RAG

混合 RAG 结合了两步 RAG 和 Agentic RAG 的特点。它引入了中间步骤，如查询预处理、检索验证和生成后检查。这些系统比固定管道提供更多灵活性，同时保持对执行的一定控制。

典型组件包括：

• 查询增强：修改输入问题以提高检索质量。这可能涉及重写不清晰的查询、生成多个变体或用额外上下文扩展查询。
• 检索验证：评估检索到的文档是否相关且充分。如果不够，系统可能会优化查询并再次检索。
• 答案验证：检查生成的答案的准确性、完整性以及与源内容的一致性。如果需要，系统可以重新生成或修订答案。

架构通常支持这些步骤之间的多次迭代：

Java 实现示例（概念性）

public class HybridRAGSystem {

    private final ChatModel chatModel;
    private final VectorStore vectorStore;
    private final QueryEnhancer queryEnhancer;
    private final AnswerValidator answerValidator;

    public String answer(String userQuestion) {
        // 1. 查询增强
        String enhancedQuery = queryEnhancer.enhance(userQuestion);

        int maxAttempts = 3;
        for (int attempt = 0; attempt < maxAttempts; attempt++) {
            // 2. 检索文档
            List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(enhancedQuery);

            // 3. 检索验证
            if (!isRetrievalSufficient(docs)) {
                enhancedQuery = refineQuery(enhancedQuery, docs);
                continue;
            }

            // 4. 生成答案
            String answer = generateAnswer(userQuestion, docs);

            // 5. 答案验证
            ValidationResult validation = answerValidator.validate(answer, docs);
            if (validation.isValid()) {
                return answer;
            }

            // 6. 根据验证结果决定下一步
            if (validation.shouldRetry()) {
                enhancedQuery = refineBasedOnValidation(enhancedQuery, validation);
            } else {
                return answer; // 返回当前最佳答案
            }
        }

        return "无法生成满意的答案";
    }

    private boolean isRetrievalSufficient(List<Document> docs) {
        // 实现检索质量评估逻辑
        return !docs.isEmpty() && calculateRelevanceScore(docs) > 0.7;
    }

    private String generateAnswer(String question, List<Document> docs) {
        String context = docs.stream()
            .map(Document::getContent)
            .collect(Collectors.joining("\n\n"));

        return chatClient.prompt()
            .system("基于以下上下文回答问题：\n" + context)
            .user(question)
            .call()
            .content();
    }
}

这种架构适用于：

• 具有模糊或不明确查询的应用
• 需要验证或质量控制步骤的系统
• 领域特定的问答系统，要求高准确性

最佳实践

1. 选择合适的架构：

   • 简单 FAQ → 两步 RAG
   • 复杂研究任务 → Agentic RAG
   • 需要质量保证 → 混合 RAG

2. 优化检索质量：

   • 使用合适的文本分割策略
   • 选择高质量的嵌入模型
   • 实现查询重写和扩展

3. 控制上下文大小：

   • 限制检索到的文档数量
   • 使用文档排序和过滤
   • 考虑模型的上下文窗口限制

4. 监控和评估：

   • 跟踪检索质量指标
   • 评估答案准确性
   • 收集用户反馈

5. 性能优化：

   • 缓存常见查询的检索结果
   • 使用异步检索
   • 批量处理文档嵌入

Spring AI Alibaba RAG 组件

Spring AI Alibaba 提供了构建 RAG 系统的核心组件：

// 文档加载和处理
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.reader.TextReader;
import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;

// 向量存储
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.ai.vectorstore.SimpleVectorStore;

// 嵌入模型
import org.springframework.ai.embedding.EmbeddingModel;

// RAG Advisor
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.QuestionAnswerAdvisor;

相关文档

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• Agents - 构建 Agentic RAG
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