rag-">SpringBoot整合LangChain4j实现RAG检索实战详解

一、RAG检索与LangChain4j技术背景

在人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术通过结合检索系统与生成模型，显著提升了生成内容的准确性和时效性。相较于传统生成模型依赖训练数据的局限性，RAG通过动态检索外部知识库，为生成任务提供实时上下文支持，尤其适用于知识密集型场景（如医疗问答、法律咨询）。

LangChain4j作为专为Java生态设计的AI开发框架，提供了模块化的RAG组件，包括文档加载、分块、嵌入模型集成、向量数据库操作及检索逻辑实现。其与SpringBoot的深度整合，使得开发者能够快速构建企业级RAG应用，兼顾开发效率与系统稳定性。

二、环境准备与依赖配置

1. 项目初始化

使用Spring Initializr创建项目，选择以下依赖：

• Spring Web（REST API支持）
• Spring Data JPA（可选，用于结构化数据存储）
• Lombok（简化代码）

2. 核心依赖引入

在pom.xml中添加LangChain4j及相关组件：

<dependencies>
    <!-- LangChain4j核心库 -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-core</artifactId>
        <version>0.24.0</version>
    </dependency>
    <!-- 嵌入模型适配器（如OpenAI、HuggingFace） -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-openai</artifactId>
        <version>0.24.0</version>
    </dependency>
    <!-- 向量数据库客户端（如Chroma、Pinecone） -->
    <dependency>
        <groupId>dev.langchain4j</groupId>
        <artifactId>langchain4j-chroma</artifactId>
        <version>0.24.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

3. 配置文件示例

在application.yml中配置嵌入模型与向量数据库：

langchain4j:
  openai:
    api-key: ${OPENAI_API_KEY}
    model-name: text-embedding-ada-002
  chroma:
    url: http://localhost:8000
    collection-name: knowledge_base

三、RAG核心组件实现

1. 文档处理管道

（1）文档加载与分块

使用DocumentLoader加载PDF/Word等格式文件，并通过TextSplitter分割为固定大小的文本块：

@Bean
public DocumentLoader documentLoader() {
    return new TikaDocumentLoader(); // 使用Apache Tika解析多格式文件
}
@Bean
public TextSplitter textSplitter() {
    return new RecursiveCharacterTextSplitter(
        ChunkSize.of(500), // 每块最大字符数
        ChunkOverlap.of(50) // 块间重叠字符数
    );
}

（2）嵌入模型集成

通过EmbeddingModel将文本块转换为向量：

@Bean
public EmbeddingModel<Double> embeddingModel(OpenAiApi openAiApi) {
    return OpenAiEmbeddingModel.builder()
        .apiKey(openAiApi.getApiKey())
        .modelName("text-embedding-ada-002")
        .build();
}

2. 向量数据库操作

（1）初始化Chroma客户端

@Bean
public ChromaClient chromaClient() {
    return new ChromaClient("http://localhost:8000");
}
@Bean
public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel<Double> embeddingModel, ChromaClient chromaClient) {
    return ChromaVectorStore.builder()
        .client(chromaClient)
        .collectionName("knowledge_base")
        .embeddingModel(embeddingModel)
        .build();
}

（2）存储与检索逻辑

@Service
public class KnowledgeBaseService {
    @Autowired
    private VectorStore vectorStore;
    public void storeDocuments(List<Document> documents) {
        vectorStore.add(documents);
    }
    public List<Document> search(String query, int k) {
        return vectorStore.searchSimilar(query, k);
    }
}

3. 检索增强生成流程

结合检索结果与生成模型完成问答：

@Service
public class RagService {
    @Autowired
    private KnowledgeBaseService knowledgeBaseService;
    @Autowired
    private ChatModel chatModel; // 如OpenAiChatModel
    public String answerQuestion(String question) {
        // 1. 检索相关文档
        List<Document> relevantDocs = knowledgeBaseService.search(question, 3);
        // 2. 构造上下文
        String context = relevantDocs.stream()
            .map(Document::text)
            .collect(Collectors.joining("\n---\n"));
        // 3. 生成回答
        ChatMessage userMessage = ChatMessage.fromUser(context + "\n\nQuestion: " + question);
        ChatMessage botMessage = chatModel.generate(List.of(userMessage)).content();
        return botMessage;
    }
}

四、性能优化与实战技巧

1. 检索效率提升

• 索引优化：使用HNSW算法加速近似最近邻搜索（需Chroma或Pinecone支持）。
• 查询重写：通过QueryRewriter扩展查询关键词，提升召回率。

2. 生成质量调优

• 上下文截断：限制传入生成模型的文本长度，避免信息过载。
• 少样本提示：在提示中加入示例问答对，引导模型输出格式。

3. 错误处理与日志

@RestControllerAdvice
public class GlobalExceptionHandler {
    @ExceptionHandler(EmbeddingException.class)
    public ResponseEntity<String> handleEmbeddingError(EmbeddingException e) {
        log.error("嵌入模型调用失败", e);
        return ResponseEntity.status(502).body("知识库服务暂时不可用");
    }
}

五、完整流程示例

1. 文档上传与索引

@PostMapping("/upload")
public String uploadDocument(@RequestParam MultipartFile file) {
    try {
        // 1. 加载文档
        Document document = documentLoader().load(file.getInputStream());
        // 2. 分块并转换为向量
        List<Document> chunks = textSplitter().split(document);
        // 3. 存储到向量数据库
        knowledgeBaseService.storeDocuments(chunks);
        return "文档索引成功";
    } catch (IOException e) {
        throw new RuntimeException("文件处理失败", e);
    }
}

2. 问答接口实现

@PostMapping("/ask")
public String askQuestion(@RequestBody AskRequest request) {
    return ragService.answerQuestion(request.getQuestion());
}
// 请求体定义
@Data
public class AskRequest {
    private String question;
}

六、总结与展望

通过SpringBoot整合LangChain4j，开发者能够以模块化方式构建RAG系统，显著降低技术门槛。实际项目中需重点关注：

1. 数据质量：定期更新知识库，避免信息过时。
2. 成本监控：嵌入模型与生成模型的API调用费用可能随流量增长。
3. 多模态扩展：结合图像、音频嵌入模型实现跨模态检索。

未来，随着LangChain4j对本地化模型（如Llama 3、Qwen）的支持完善，RAG技术将在边缘计算场景发挥更大价值。