深入解析Spring AI Rag：从原理到实战应用
1. 什么是Spring AI Rag？
Spring AI Rag（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合检索与生成的技术，通过检索相关文档片段来增强生成模型的输出质量。它在问答系统、内容生成等场景中表现优异。
2. 核心原理
Spring AI Rag的核心在于两个模块：
- 检索模块：从知识库中检索与输入相关的文档片段。
- 生成模块：基于检索到的片段生成更准确的回答或内容。
3. 代码示例
3.1 环境配置
// 添加Spring AI Rag依赖
implementation 'org.springframework.ai:spring-ai-rag:1.0.0'
3.2 检索模块实现
@Autowired
private RagService ragService;
public List<Document> retrieveDocuments(String query) {
return ragService.retrieve(query);
}
3.3 生成模块实现
public String generateResponse(String query, List<Document> documents) {
return ragService.generate(query, documents);
}
4. 应用场景：智能客服系统
设计一个智能客服系统，用户输入问题后，系统通过Spring AI Rag检索知识库中的相关内容，并生成精准的回答。
4.1 场景实现
public String handleCustomerQuery(String query) {
List<Document> docs = retrieveDocuments(query);
return generateResponse(query, docs);
}
5. 总结
Spring AI Rag通过结合检索与生成技术，显著提升了生成内容的准确性和实用性。本文从原理到代码实现，再到应用场景，为你全面解析了这一技术。
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