基于 Spring AI 框架开发的 AI 知识库检索增强生成(RAG)系统

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作者：微信文章
基于 Spring AI 框架开发的 AI 知识库检索增强生成（RAG）系统
源代码
https://www.gitpp.com/japxin/gen-project0809ruoyi-rag

支持多种 AI 模型进行知识检索和问答，并引入SearXNG搜索引擎、Neo4j知识图谱、MCP服务（高德地图、邮件、数据库）来增强大模型回答能力，使模型回答更丰富、更准确、更及时。

核心特点：

🤖 多模型支持：适配 OpenAI、各大国内主流大模型平台，以及本地 vllm、ollama 部署📚 灵活知识库：支持 PDF、TXT、MD 等多种格式文档🕸️ 知识图谱集成：基于 Neo4j 的知识图谱问答能力🚀 简单配置：只需配置对应服务平台的 API_KEY 即可使用

项目管理

创建、修改、删除项目项目列表展示与搜索支持多种 AI 模型类型（OpenAI 、Ollama 、智谱AI等）自定义系统提示词支持上传多种文件格式（如 PDF、DOCX、TXT、Markdown，CSV 等）支持知识图谱展示与搜索

知识库管理

知识库列表展示与搜索知识库文件删除知识文件内容查看

AI 对话功能

多会话管理：支持创建和管理多个聊天会话消息历史记录：保存和显示聊天历史记录流式响应：支持 AI 回复的流式显示，提供更好的用户体验普通响应：支持传统的一次性返回完整回复的模式联网搜索：支持 AI 在回答问题时进行网络搜索，获取最新信息智能补全：提供代码和文本的智能补全功能

MCP 服务

集成文件系统、高德地图等mcp服务自定义获取时间、发送邮件、查询数据库等mcp服务

技术架构

核心技术栈

后端框架：Spring Boot 3.3.0AI 框架：Spring AI 1.0.0数据库：MySQL、Redis、MongoDB向量存储：Qdrant Vector Store搜索引擎：SearXNG图数据库：Neo4j

主要模块

ruoyi-admin：系统管理模块ruoyi-chat：AI 聊天核心模块ruoyi-chat-api：AI 聊天接口模块ruoyi-common：通用工具模块ruoyi-framework：框架核心模块ruoyi-system：系统功能模块ruoyi-quartz：定时任务模块ruoyi-generator：代码生成模块ruoyi-mcp-server：MCP服务端模块

AI 模型支持

OpenAI：支持 GPT-3.5-turbo 等模型Ollama：支持 Qwen2:7b 等开源模型智谱AI：支持 智谱AI 等模型

安装部署

环境要求

JDK 17+MySQL 8.0+MongoDB 4.0+Redis 6.0+Qdrant Vector StoreMaven 3.6+Neo4j 5.7+SearXNG 2025.7.8-fe52290

数据库配置

创建数据库 ruoyi_rag执行 SQL 脚本：sql/ruoyi_rag.sql

配置修改

根据实际环境修改以下配置：

数据库连接配置MongoDB 连接配置Qdrant Vector Store 配置AI 模型配置（OpenAI API Key 等）

Spring AI 是基于 Spring 生态系统构建的 AI 集成框架，旨在降低 Java 开发者将机器学习（ML）和生成式 AI 功能集成到应用程序中的门槛，通过标准化接口和工具实现高效、可移植的智能应用开发。 以下是其核心特性、技术优势与应用场景的详细解析：
一、核心特性：AI 与 Spring 生态的深度融合

统一模型加载与管理

多模型支持：覆盖 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等主流框架，以及 OpenAI、Anthropic、Hugging Face 等大模型提供商（如 GPT-3、Claude、DALL-E）。标准化接口：通过 ModelService 等接口抽象模型加载、推理流程，开发者无需关注底层框架差异，例如：
java


// 加载本地 TensorFlow 模型

ModelServicemodelService=newTensorFlowModelService("path/to/model");

// 调用远程 OpenAI 模型

PredictionServicepredictionService=newOpenAIPredictionService("api-key");



流水线（Pipeline）与自动化工具

端到端流程：将数据预处理、特征工程、模型推理等步骤封装为标准化流水线，提升开发效率。例如，图像分类任务可组合为：


数据加载 → 图像预处理 → 模型推理 → 结果后处理

提示工程（Prompt Engineering）：提供 PromptTemplate 组件，支持动态生成和优化提示词，例如：
java


PromptTemplatetemplate=newPromptTemplate("请分析以下文本的情感：{text}");

Stringprompt= template.render(Map.of("text", "这部电影太棒了！"));



上下文管理与对话增强

对话记忆：自动维护聊天历史和上下文状态，适用于智能客服、语音助手等场景。例如：
java


ChatMessagehistory=newChatMessage("user", "你好");

ChatMessageresponse= chatService.generate("今天天气如何？", List.of(history));

检索增强生成（RAG）：集成向量数据库（如 Pinecone、Milvus），支持语义搜索和知识注入，提升模型输出准确性。

二、技术优势：简化开发，提升效率

与 Spring 生态无缝集成

Spring Boot 自动配置：通过 spring-boot-starter-ai 快速搭建 AI 应用基础架构，减少样板代码。依赖注入（DI）与事务管理：利用 Spring 核心功能管理 AI 组件，确保数据一致性。例如：
java


@Service

publicclassAiService {

@Autowired

private PredictionService predictionService;

public String classifyText(String text) {

return predictionService.predict(text);

}

}



跨模型与云的可移植性

统一 API 抽象：屏蔽不同 AI 服务提供商的底层差异，开发者可无缝切换模型（如从 OpenAI 切换到 Hugging Face）。容器化支持：适配 Kubernetes、Docker 等容器技术，便于云端部署和扩展。

企业级功能增强

监控与指标：集成 Micrometer 等工具，实时监控模型性能（如推理耗时、准确率）。安全与合规：支持数据脱敏、访问控制，满足 GDPR 等法规要求。

三、应用场景：覆盖全行业智能化需求

智能客服系统

对话记忆管理：维护用户历史对话上下文。意图识别：通过分类模型判断用户问题类型。动态回复生成：结合 RAG 技术提供准确答案。



案例：某电商企业通过 Spring AI 集成 OpenAI 模型，构建智能客服，自动回答用户咨询，响应时间缩短 80%，客户满意度提升 30%。技术实现：

实时推荐系统

向量嵌入：将用户偏好和视频内容转换为向量。相似度搜索：在向量数据库中快速匹配相似内容。流式推理：结合 Spring Reactor 实现实时推荐更新。



案例：某视频平台利用 Spring AI 实时分析用户行为数据，生成个性化推荐，用户观看时长增加 25%。技术实现：

自动化流程优化

文档解析：提取单据关键信息。规则引擎：结合 AI 模型判断合规性。异步处理：通过 Spring Cloud Stream 实现消息驱动。



案例：某制造企业通过 Spring AI 嵌入审批流程，自动判断单据合规性，审批效率提升 50%。技术实现：

四、未来趋势：AI 与低代码的深度融合

低代码化开发

拖拽式模型调用：在低代码平台中直接选择 AI 模型并配置参数。动态表单生成：根据 AI 输出自动生成用户界面。



Spring AI 可与低代码平台（如 Appsmith）结合，通过可视化界面配置 AI 组件，进一步降低技术门槛。例如：

多模态交互

图像描述生成：用户上传图片，AI 生成文字描述。语音交互：通过语音识别模型将语音转换为文本，再调用 LLM 生成回复。



支持文本、图像、语音等多模态输入输出，例如：

边缘计算与实时推理

结合 Spring Native 和 GraalVM，实现 AI 模型的轻量化部署，支持边缘设备（如 IoT 网关）上的实时推理。

基于 Spring AI 框架开发的 AI 知识库检索增强生成（RAG）系统
源代码
https://www.gitpp.com/japxin/gen-project0809ruoyi-rag

支持多种 AI 模型进行知识检索和问答，并引入SearXNG搜索引擎、Neo4j知识图谱、MCP服务（高德地图、邮件、数据库）来增强大模型回答能力，使模型回答更丰富、更准确、更及时。