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Spring AI 实现了模块化 RAG 架构，架构的灵感来自于论文“模块化 RAG：将 RAG 系统转变为类似乐高的可重构框架”中详述的模块化概念。

本文介绍如何使用 Spring AI Alibaba 构建大模型联网搜索应用结合模块化 RAG（Module RAG）和信息检索服务（IQS）赋能大模型。

RAG 应用架构概述​

核心组件​

• Spring AI：Spring 生态的 Java AI 开发框架，提供统一 API 接入大模型、向量数据库等 AI 基础设施。
• Ollama：本地大模型运行引擎（类似于 Docker），支持快速部署开源模型。
• Spring AI Alibaba：对 Spring AI 的增强，集成 DashScope 模型平台。
• Elasticsearch：向量数据库，存储文本向量化数据，支撑语义检索。

Spring AI Alibaba RAG Example 示例项目源码地址：https://github.com/springaialibaba/spring-ai-alibaba-examples/tree/main/spring-ai-alibaba-rag-example

在 AI 智能体（AI Agent）开发的过程中，RAG（Retrieval-Augmented Generation） 和 Tool Calling 已经成为两种至关重要的模式。RAG 通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预训练知识，还能动态访问和处理更加广泛、详细的外部数据，从而显著提升其在复杂任务中的表现。

本文作者：刘军，Spring AI Alibaba 发起人，Apache Member。

编者按：6年前，2018年10月，阿里巴巴开源 Spring Cloud Alibaba，旨在帮助 Java 开发者通过 Spring Cloud 编程模型轻松开发微服务应用。6年后，大模型和 AI 正在深刻改变我们工作和生活的方方面面，不再是移动屏幕端，而是整个物理世界。恰逢其时，阿里云开源 Spring AI Alibaba，旨在帮助 Java 开发者快速构建 AI 应用，共同构建物理新世界，欢迎您加入社区，一起参与这件激动人心的事情。