RAG 检索增强生成实战：基于 Spring AI 构建本地知识库 AI 问答系统

RAG（检索增强生成）作为融合信息检索与大语言模型文本生成的核心技术，能够通过外部知识库动态补充实时、精准的专属信息，从根源上提升大语言模型回答的准确性、时效性，还能有效抑制传统 LLM 的 “幻觉” 问题、解决模型知识过时的痛点，如今已成为企业搭建专属 AI 问答系统、智能助手的主流技术方案。

本文将以 2026 年最新技术栈为基础，详细讲解如何使用 Spring AI 框架快速构建基于本地知识库的 AI 问答系统，涵盖环境配置、文档加载、向量存储、查询增强、单元测试等全流程关键步骤，还额外补充了异常处理优化、多格式文档兼容小贴士和2026 年 Spring AI 新特性亮点，适合新手入门落地，也可供开发者作为项目参考收藏。

1、准备环境

开发工具：IDEA

构建工具：Gradle

开发环境：JDK21（17+即可）

技术框架：SpringBoot3.3.0 + Spring AI Alibaba 1.0.0-M6.1

2、引入Gradle依赖

这里我只引入核心依赖，其他的SpringBoot等基础依赖就不做展示了。

implementation 'com.alibaba.cloud.ai:spring-ai-alibaba-starter:1.0.0-M6.1' implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-markdown-document-reader:1.0.0-M6'

3、准备知识库文档

文档可以是Text、PDF或Markdown文件等，这里我们就以Markdown文件为例。

将文档放在resources的document目录里下：

4、文档读取

对自己准备好的知识库文档进行处理，然后保存到向量数据库中。这个过程俗称 ETL（抽取、转换、加载），Spring AI 提供了对 ETL 的支持。

ETL 的 3 大核心组件，按照顺序执行：

• DocumentReader：读取文档，得到文档列表。
• DocumentTransformer：转换文档，得到处理后的文档列表。
• DocumentWriter：将文档列表保存到存储中（可以是向量数据库，也可以是其他存储）

通过 DocumentLoader 文‎档加载配置指定读取文档的细节，比如是否读取代码块、引用块等。还指定了额外的元信息配置‍，提取文档的文件名（fileName）作为文档的元信息⁠，可以便于后续知识库实现更精确的检索。

@Component @Slf4j public class DocumentLoader{private final ResourcePatternResolver resourcePatternResolver;public DocumentLoader(ResourcePatternResolver resourcePatternResolver){this.resourcePatternResolver=resourcePatternResolver;}/** * 加载多篇Markdown文档 * @param * @return java.util.List<org.springframework.ai.document.Document>*/ public List<Document>loadMarkDownList(){List<Document>documentList=new ArrayList<>();// 加载Markdown文档列表 try{Resource[]markDownList=resourcePatternResolver.getResources("classpath*:document/*.md");for(Resource markDown:markDownList){String filename=markDown.getFilename();// 加载markdown文档构造器 MarkdownDocumentReaderConfig documentReaderConfig=MarkdownDocumentReaderConfig.builder()// 有分隔符就创建新文档 .withHorizontalRuleCreateDocument(true)// 是否包含代码块 .withIncludeCodeBlock(true)// 是否包含引用格式 .withIncludeBlockquote(true)// 添加额外信息 .withAdditionalMetadata("filename", filename).build();MarkdownDocumentReader markdownDocumentReader=new MarkdownDocumentReader(markDown, documentReaderConfig);documentList.addAll(markdownDocumentReader.read());}}catch(IOException e){BizException.of("加载Markdown文档列表失败:", e);}returndocumentList;}}

5、向量转换和存储

为了实现方便؜，我们使用 Spri‎ng AI 内置的、基于内存读写的向量数据库‍ SimpleVect⁠orStore 来保存文档。

SimpleVe؜ctorStore 实现了 Ve‎ctorStore 接口，而 VectorStore 接口集成了‍ DocumentWriter，⁠所以具备文档写入能力。

实现初始化向量数据库并且保存文档的方法。代码如下：

@Configuration public class VectorStoreConfig{@Resource private DocumentLoader documentLoader;@Bean VectorStore vectorStore(EmbeddingModel dashscopeEmbeddingModel){SimpleVectorStore simpleVectorStore=SimpleVectorStore.builder(dashscopeEmbeddingModel).build();// 加载文档 List<Document>documentList=documentLoader.loadMarkDownList();simpleVectorStore.add(documentList);returnsimpleVectorStore;}}

6、查询增强

Spring AI 通过؜ Advisor 特性提供了开箱即用的 RAG 功‎能。主要是 QuestionAnswerAdvisor 问答拦截器和RetrievalAug‍mentationAdvisor 检索增强拦截器⁠。

查询增强的原理：向量数据库存储着 AI 模型本身不知道的数据，当用户问题‎发送给 AI 模型时，QuestionAnswerAdvisor 会查询向量数据库，获取与用户问题相关的文档‍。然后从向量数据库返回的响应会被附加到用户文本中，为 ⁠AI 模型提供上下文，帮助其生成回答。

@Slf4j @Component public class CodeAssistantApp{private final ChatClient chatClient;/** * 系统提示词 */ private static final String SYSTEM_PROMPT="扮演资深的软件开发专家。开场向用户表明身份，告知用户可以提出难以解决的编程问题。\"+\n"+"\"引导用户详述问题需求，以便给出专属解决方案。";/** * 初始化ChatClient * @param chatModel */ public CodeAssistantApp(ChatModel chatModel){ChatMemory chatMemory=new InMemoryChatMemory();chatClient=ChatClient.builder(chatModel).defaultSystem(SYSTEM_PROMPT)// 拦截器 .defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory), // 自定义拦截器，按需开启 new CustomLoggerAdvisor()// 自定义重读拦截器，增强推理能力，增加成本，按需开启 //new ReReadingAdvisor()).build();}/** * 基础对话（支持多轮对话记忆） * @param message * @param chatId * @return java.lang.String */ public String doChat(String message, String chatId){ChatResponse response=chatClient .prompt().user(message)// 将当前对话的 ID（chatId）传入，AI 客户端会根据这个 ID 去查找该对话的历史记录 .advisors(spec ->spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId)// 表示最多获取最近的10条历史消息作为上下文，供 AI 在生成回复时参考 .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY,10)).call().chatResponse();String content="";if(Objects.nonNull(response)){content=response.getResult().getOutput().getText();}log.info("content: {}", content);returncontent;}}

7、与RAG知识库对话方法

/** * RAG 知识库 对话 * @param message * @param chatId * @return java.lang.String */ public String doChatWithRag(String message, String chatId){ChatResponse chatResponse=chatClient .prompt().user(message).advisors(spec ->spec.param(CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId).param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY,10))// 开启日志 .advisors(new CustomLoggerAdvisor())// 应用知识库问答 .advisors(new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore)).call().chatResponse();String content=chatResponse.getResult().getOutput().getText();log.info("content: {}", content);returncontent;}

8、单元测试

故意提问一个文档内有回答的问题。

文档部分内容：

@Test voiddoChatWithRag(){String chatId=UUID.randomUUID().toString();String message="进程和线程的区别";String answer=codeAssistantApp.doChatWithRag(message, chatId);Assertions.assertNotNull(answer);}

输出结果：

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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