极客时间何辉 Java 业务架构实战营与 RAG 技术结合打造高精准 AI 应用
在极客时间何辉 Java 业务架构实战营中，深入探讨了 Java 在业务架构中的核心地位与实践技巧。从传统的三层架构逐步演进到 DDD 分层架构，Java 开发者不断优化系统的设计与实现。而在当下 AI 蓬勃发展的浪潮中，将 Java 业务架构与前沿的 AI 技术相结合，成为了打造高精准 AI 应用的关键路径，其中 RAG 技术展现出了巨大的潜力。
一、Java 业务架构基础回顾
在 Java 业务架构里，传统三层架构包括业务接口层、业务逻辑层和数据访问层。业务接口层负责 API 定义、请求报文接收与响应报文返回等操作，它是系统与外部交互的门户。业务逻辑层则承担着核心业务逻辑处理的重任，涉及数据映射，如 DTO 转 VO，以及组合不同数据仓库来完成复杂的业务逻辑。数据访问层专注于数据存储，实现 VO 转 PO 的数据映射以及数据接口定义和 XML 映射编写等工作。
随着业务的复杂程度提升，DDD 分层架构应运而生。其包含用户接口层、应用层、领域层和基础层。用户接口层负责向各类用户（包括人、程序、脚本等）展示信息并解释指令。应用层主要进行服务编排与组合，协调多个聚合的服务和领域对象，同时处理权限验证、事务控制等，但不放置核心业务逻辑。领域层是核心逻辑的实现之处，涵盖聚合根、实体、值对象以及领域服务等，包含业务扩展点和校验规则等功能。基础层提供通用技术和基础服务，像第三方工具类、缓存、数据库和文件服务等，通过依赖倒置与其他层解耦。
（极客时间何辉Java业务架构实战营）---“夏のke”---weiranit---.---fun/14104/
二、RAG 技术融入 Java 业务架构的优势
提升数据处理能力
在 Java 业务架构中，数据处理是关键环节。RAG 技术的检索模块可以在 Java 应用处理复杂查询时，从大量数据中快速定位相关信息。例如在电商平台的 Java 应用中，当用户查询某类商品信息时，RAG 的检索器能够利用特定算法，在庞大的商品数据库（可能存储在基于 Java 的关系型数据库或 NoSQL 数据库中）中，迅速筛选出与查询相关的商品节点信息。通过与 Java 的数据访问层协作，高效地获取数据，为后续生成精准的商品推荐或解答用户疑问奠定基础。
增强 AI 生成内容的可靠性
Java 业务架构常用于构建各类企业级应用，而这些应用中若集成 AI 功能，生成内容的可靠性至关重要。以智能客服系统为例，基于 Java 开发的客服后端应用，结合 RAG 技术后，生成器在生成回复话术时，能够依据组织者整理的从知识库（可能是基于 Java 的知识图谱或文档数据库）中检索到的相关信息，按照自然语言逻辑生成连贯、准确且有针对性的回答。这避免了传统 AI 生成内容可能出现的 “幻觉” 问题，确保客服回复真实可靠，提升用户体验。
优化系统性能与成本
尽管 RAG 在性能和成本上面临挑战，但在 Java 业务架构中可以通过优化来缓解。在性能方面，Java 具备良好的多线程处理能力，可以对 RAG 链路中的大模型调用进行优化。例如，将一些向量化、文档解析等操作进行异步处理，利用 Java 的线程池技术合理分配资源，减少整个链路的处理时间。在成本方面，Java 应用可以根据业务负载动态调整资源分配，通过优化代码减少不必要的大模型调用。例如，在业务低峰期，可以适当降低模型调用频率，将一些非实时性任务延迟处理，从而降低对昂贵 GPU 资源的依赖，降低成本。
三、在 Java 业务架构中应用 RAG 技术的实践步骤
数据提取和解析环节
在 Java 应用中，首先要解决文档解析问题。Java 有丰富的开源库可以处理各种文档格式。例如，对于 PDF 文档，可以使用 Apache PDFBox 库，它能够准确识别并提取 PDF 中的文字、图表等信息，将其转化为 Java 程序能够理解和处理的数据格式，为后续文本切片做准备。对于图片中的文字信息，可以借助 Tesseract OCR 引擎的 Java 封装库，将图片文字提取出来，再交由 RAG 系统进行处理。
文本切片操作
Java 开发者可以根据业务需求选择合适的文本切片方法。层次切分可以通过 Java 的字符串处理方法，按照段落标记将文档按段落分开，然后对每个段落再进行更细的切片。多粒度切分在段落切片基础上，利用正则表达式等 Java 技术将关键单句切分出来。对于语义切片，Java 可以调用大模型的 API，将文档发送给模型进行语义分析，然后根据分析结果按照语义关联度对文档进行切片，更好地保留文档内在逻辑，为后续向量化和检索提供高质量的数据。
评估与优化
在 Java 业务架构中集成 RAG 技术后，需要对其进行评估。可以借鉴 RAG 评估中的精准率、召回率、F1 分数等指标。例如，在一个基于 Java 开发的企业知识搜索应用中，通过计算精准率来衡量检索结果中真正与用户查询相关的文档占比，通过召回率判断是否尽可能检索出了所有相关文档。如果发现精准率低，可能是检索算法在 Java 代码实现中存在问题，需要优化检索逻辑；如果召回率低，则可能需要调整文档解析和切片策略，确保能全面获取相关信息。通过不断评估和优化，提升 RAG 技术在 Java 业务架构中的应用效果，打造出高精准的 AI 应用。
