【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心交互函数及RAG知识库构建

Spring-AI 搭建企业知识库

做 AI 大模型技术调研时，参考的开源项目 Maxkb，它基于大模型做了一个的应用，用户可构建自己的知识库，创建自己的应用然后关联知识库，这样可以基于知识库里的内容让大模型的回答更加符合我们地预期。虽然 Maxkb 是使用 Python 写的，不过参考它用到的相关模型和数据库，可以用 Spring Boot 来构建一个自己的知识库服务。Spring Boot 也提供了 AI 相关的库，这使得接入 AI 大模型能力也十分方便。以下是使用Spring Boot 构建一个知识库的样例。

上篇文章我们了解了springAI+zhipu+pgvector实现RAG，从环境搭建到代码编写再到效果演示的完整过程。考虑到近期DeepSeek大火，很多开发者需要对接DeepSeek，所以，这篇文章，将带大家使用springAI+DeepSeek+zhipuEmbedding+pgvector实现RAG，希望能够帮到有需要的开发者。

一、RAG 知识库：解锁精准问答的新姿势在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLMs）已广泛应用于各种自然语言处理任务。但它们也存在一些局限性，如 “幻觉” 问题，即生成的内容可能与事实不符或缺乏足够的准确性。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。RAG 技术的核心在于将检索与生成相结合。传统的生成模型依赖大量的训练数据来生成回答，当面对新问题或新兴领域知识时，可能会产生不准确或不合逻辑的回答。

在人工智能飞速发展的当下，大语言模型（LLMs）已广泛应用于各种自然语言处理任务。但它们也存在一些局限性，如 “幻觉” 问题，即生成的内容可能与事实不符或缺乏足够的准确性。为了解决这些问题，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术应运而生。RAG 技术的核心在于将检索与生成相结合。传统的生成模型依赖大量的训练数据来生成回答，当面对新问题或新兴领域知识时，可能会产生不准确或不合逻辑的回答。

RAG，即，检索增强生成。它是大模型和信息检索技术的结合技术。百度百科上的解释为：当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。“让大模型为行业赋能”。RAG的工作流程可参考SpringAI中的这张图：即：在用户向大模型检索某个信息时，会携带关于所需要检索的背景知识，这样以让大模型可以参考已有知识来进行应答。使用SpringAI内置的RAG和功能可以快速实现一个针对私有业务领域。

【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲：核心ChatClient对象相关构造函数及参数

文中包含详细智能问答小程序开发教程以及前端+后端代码，前端使用微信小程序，后端使用Java，后端框架主要使用SpringBoot和SpringAI

Spring AI目前也可以实现RAG我们也分步骤来看如何实现。

Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它允许用户在本地机器上构建和运行语言模型，提供了一个简单易用的API来创建、运行和管理模型，同时还提供了丰富的预构建模型库，这些模型可以轻松地应用在多种应用场景中。Ollama支持多种操作系统，包括macOS、Windows、Linux，并提供Docker镜像，方便用户在不同环境中部署使用。Ollama的特点包括轻量级和可扩展性，它允许用户通过命令行界面（CLI）或REST API与语言模型进行交互。

在AI大模型技术快速发展的背景下，如何通过本地调用充分利用AI大模型的能力，解决复杂任务，满足开发者对高性能AI服务的需求。特别是在企业知识库、教育问答等场景中，连续对话AI应用具有巨大的应用价值。文章结合Spring AI、Spring AI Alibaba、DeepSeek-R1模型以及RAG技术，手把手教你如何利用Docker容器化部署Redis和Elasticsearch，搭建一个支持连续对话的AI应用，为开发者提供强大的AI能力支持。

花费二个多月查阅资料与前后端开发，终于完成了我的开源项目HugAi聊天知识库。项目是基于Springboot+vue2集成了OpenAi SDK开发的一套智能AI知识库，已接入ChatGpt3.5接口以及openai的绘图接口，前后端代码都开源。

这里使用最方便扩展的文本格式txt文档，作为外扩知识库的来源。扩展方向有很多如使用服务器硬盘存储，云端文件存储，数据库DB存储等等。

🌟 本文已被「RAG技术研究院」收录，文末获取完整源码🌟在AI对话场景中，如何让大模型准确理解本地知识库？如何实现动态检索增强？本文将带你从0到1搭建企业级智能知识库系统，结合Spring AI与PostgreSQL打造生产级RAG应用！