在了解完嵌入模型、向量数据库相关知识后，在此基础上可以实现一个RAG本地问答系统。

什么RAG？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成，即大模型LLM在回答问题或生成文本前，会先从大量的文档中检索出相关信息，然后基于这些检索出的信息进行回答或生成文本，从而可以提高回答的质量，而不是任由LLM来发挥。

使用一个简单的公式来描述RAG：RAG = 检索技术 + LLMs提示

RAG 技术就是给大语言模型新知识，解决大模型的 “AI 幻想症”、“无法获取领域知识”和数据安全性问题！！

RAG架构

Spring AI 官方文档给出的架构图如下； 架构分为两个部分：离线部分和在线部分。

• 离线部分：数据读取 -> 文档拆分 -> 向量化 -> 数据存储
• 在线部分：用户提问 -> 数据检索（召回） -> prompt拼装 -> LLM生成

该架构为最简单的RAG架构，存在很多的缺陷，还需要对其进行很多方面的优化后才能真正应用于生产中，但是该模型是所有优化的基础，我们先看下简单的RAG如何实现。

后面会有专栏，对RAG的技术架构、技术实现细节、技术优化落地细节等进行详细的介绍与分析，敬请期待～

离线部分

离线部分主要完成文件的上传，在 Spring AI框架中需要对文件进行读取，拆分。

package org.ivy.service;

import lombok.RequiredArgsConstructor;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.document.DocumentTransformer;
import org.springframework.ai.reader.tika.TikaDocumentReader;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;

import java.util.List;

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OfflineService {

    private final VectorStore vectorStore;
    private final DocumentTransformer transformer;

    /**
     * 上传文件，并拆分文档，向量化到数据库
     *
     * @param file 文件
     * @return 上传结果
     */
    public String upload(MultipartFile file) {
        Resource resource = file.getResource();
        TikaDocumentReader reader = new TikaDocumentReader(resource);
        // 读取文档
        List<Document> documents = reader.get();
        // 拆分文档
        List<Document> transform = transformer.transform(documents);
        // 向量化到数据库
        vectorStore.accept(transform);
        return "ok";
    }
}

我们看下 DocumentTransformer 相关的源码 【属于ETL部分内容】

• TextSplitter:
• TokenTextSplitter: 拆分文档，保持token的完整性。

在线部分

package org.ivy.service;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.SystemPromptTemplate;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.List;
import java.util.Map;

@Service
public class OnlineService {
    @Value("classpath:rag.st")
    private org.springframework.core.io.Resource ragTemplate;
    @Resource
    private OllamaChatModel chatModel;
    @Resource
    private VectorStore vectorStore;

    public Flux<String> simple(String prompt) {
        ChatClient client = ChatClient.builder(chatModel).build();
        return client.prompt()
                .user(prompt)
                .stream()
                .content();

    }

    public Flux<String> rag(String prompt) {
        // 检索
        SearchRequest searchRequest = SearchRequest.query(prompt).withSimilarityThreshold(0.5);
        List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(searchRequest);
        // 提示词生成
        List<String> context = documents.stream().map(Document::getContent).toList();
        SystemPromptTemplate promptTemplate = new SystemPromptTemplate(ragTemplate);
        Prompt p = promptTemplate.create(Map.of("context", context, "question", prompt));
        ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel).build();
        // 大模型生成内容
        return chatClient.prompt(p).stream().content();
    }
}

验证效果

验证一：直接访问大模型 localhost:8806/simple?prompt=ivy毕业于哪个大学?

此时大模型无法回答我们提出的问题，因此在大模型中没有这方面的知识积累

验证二：访问rag，但是向量数据库没有信息，看返回结果 localhost:8806/rag?prompt=ivy毕业于哪个大学? 此时大模型依然不能回答我们提的问题，因为即使我们提供了外部数据，但是外部数据没有数据，不能提供上下文信息。

验证三，将准备的数据，导入到向量数据库，然后在访问 第一步导入数据成功 localhost:8806/upload

第二步 localhost:8806/rag?prompt=ivy毕业于哪个大学?

此时我们就完成了一个基于RAG完成的本地问答系统，在此说明在实验中如果无法查询到上下文或者上下文查询过大等问题，大家不要大惊小怪，因为者仅仅是一个入门版的项目，如果想在实际的应用生产中用好RAG，还是的需要下一番功夫，对其各方面进行优化，比如文档的切分方式、粒度、查询召回率等等。后续会有专栏进行对RAG的技术细节、优化落地进行详细剖析，敬请期待！

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阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
• 内容：
  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
• 内容：
  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.2.1 什么是Prompt
  • L2.2.2 Prompt框架应用现状
  • L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
  • L2.2.4 Prompt框架与Thought
  • L2.2.5 Prompt框架与提示词
  • L2.3 流水线工程
  • L2.3.1 流水线工程的概念
  • L2.3.2 流水线工程的优点
  • L2.3.3 流水线工程的应用
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
• 内容：
  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
  • L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
  • L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.2.1 MetaGPT的基本概念
  • L3.2.2 MetaGPT的工作原理
  • L3.2.3 MetaGPT的应用场景
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.3.1 ChatGLM的特点
  • L3.3.2 ChatGLM的开发环境
  • L3.3.3 ChatGLM的使用示例
  • L3.4 LLAMA
  • L3.4.1 LLAMA的特点
  • L3.4.2 LLAMA的开发环境
  • L3.4.3 LLAMA的使用示例
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
• 内容：
  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

• 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
• 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
• 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
• 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。

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