Spring AI与DeepSeek实战三：打造企业知识库

一、概述

企业应用集成大语言模型（LLM）落地的两大痛点：

• 知识局限性：LLM依赖静态训练数据，无法覆盖实时更新或垂直领域的知识；
  
• 幻觉：当LLM遇到训练数据外的提问时，可能生成看似合理但错误的内容。
  

用最低的成本解决以上问题，需要使用 RAG 技术，它是一种结合信息检索技术与 LLM 的框架，通过从外部 知识库 动态检索相关上下文信息，并将其作为 Prompt 融入生成过程，从而提升模型回答的准确性;
本文将以AI智能搜索为场景，基于 Spring AI 与 RAG 技术结合，通过构建实时知识库增强大语言模型能力，实现企业级智能搜索场景与个性化推荐，攻克 LLM 知识滞后与生成幻觉两大核心痛点。

关于 Spring AI 与 DeepSeek 的集成，以及 API-KEY 的申请等内容，可参考文章《Spring AI与DeepSeek实战一：快速打造智能对话应用》

 
二、RAG数据库选择

构建知识库的数据库一般有以下有两种选择：
维度向量数据库知识图谱数据结构非结构化数据（文本/图像向量）结构化关系网络（实体-关系-实体）查询类型语义相似度检索多跳关系推理典型场景文档模糊匹配、图像检索供应链追溯、金融风控性能指标QPS>5000复杂查询响应时间>2s开发成本低（API即用）高（需构建本体模型）

搜索推荐场景更适合选择 向量数据库

 
三、向量模型

向量模型是实现 RAG 的核心组件之一，用于将非结构化数据（如文本、图像、音频）转换为 高维向量（Embedding）的机器学习模型。这些向量能够捕捉数据的语义或结构信息，使计算机能通过数学运算处理复杂关系。

向量数据库是专门存储、索引和检索高维向量的数据库系统

spring-ai-alibaba-starter 默认的向量模型为 text-embedding-v1
可以通过 spring.ai.dashscope.embedding.options.model 进行修改。
 
四、核心代码

4.1. 构建向量数据

创建 resources/rag/data-resources.txt 文件，内容如下：

1. 1. {"type":"api","name":"测试api服务01","topic":"综合政务","industry":"采矿业","remark":"获取采矿明细的API服务"}
2. 2. {"type":"api","name":"新能源车类型","topic":"能源","industry":"制造业","remark":"获取新能源车类型的服务"}
3. 3. {"type":"api","name":"罚款报告","topic":"交通","industry":"制造业","remark":"获取罚款报告的接口"}
4. 4. {"type":"api","name":"光伏发电","topic":"能源","industry":"电力、热力、燃气及水生产和供应业","remark":"获取光伏发电的年度报告"}
5. 5. {"type":"api","name":"收益明细2025","topic":"综合政务","industry":"信息传输、软件和信息技术服务业","remark":"2025年的收益明细信息表"}

复制代码

创建向量数据库的 Bean

1. @Bean
2. public VectorStore vectorStore(EmbeddingModel embeddingModel
3.         , @Value("classpath:rag/data-resources.txt") Resource docs) {
4.     VectorStore vectorStore = SimpleVectorStore.builder(embeddingModel).build();
5.     vectorStore.write(new TokenTextSplitter().transform(new TextReader(docs).read()));
6.     return vectorStore;
7. }

复制代码

• SimpleVectorStore 是 Spring AI 提供的一个基于内存的向量数据库；
  
• 使用 TokenTextSplitter 来切分文档。
  

4.2. 创建ChatClient

1. private final ChatClient chatClient;
3. public RagController(ChatClient.Builder builder, VectorStore vectorStore) {
4.     String sysPrompt = """
5.             您是一个数据产品的智能搜索引擎，负责根据用户输入的内容进行精准匹配、模糊匹配和近义词匹配，以搜索相关的数据记录。
6.             您只能搜索指定的内容，不能回复其他内容或添加解释。
7.             您可以通过[search_content]标识符来表示需要搜索的具体内容。要求您返回匹配内容的完整记录，以JSON数组格式呈现。
8.             如果搜索不到内容，请返回[no_data]。
9.             """;
10.     this.chatClient = builder
11.             .defaultSystem(sysPrompt)
12.             .defaultAdvisors(
13.                     new QuestionAnswerAdvisor(vectorStore, new SearchRequest())
14.             )
15.             .defaultOptions(
16.                     DashScopeChatOptions.builder()
17.                             .withModel("deepseek-r1")
18.                             .build()
19.             )
20.             .build();
21. }

复制代码

• 通过系统 Prompt 来指定智能体的能力；
  
• 通过 QuestionAnswerAdvisor 绑定向量数据库。
  

4.3. 搜索接口

1. @GetMapping(value = "/search")
2. public List<SearchVo> search(@RequestParam String search, HttpServletResponse response) {
3.     response.setCharacterEncoding("UTF-8");
4.     PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("[search_content]: {search}");
5.     Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("search", search));
7.     return chatClient.prompt(prompt)
8.             .call()
9.             .entity(new ParameterizedTypeReference<List<SearchVo>>() {});
10. }

复制代码

这里通过 entity 方法来实现搜索结果以结构化的方式返回。
4.4. 测试接口

4.4.1. 搜索新能源

除了模糊匹配了新能源车之外，还匹配了和新能源相关的光伏数据。

4.4.21. 搜索收入

匹配同义词的收益数据。

 
五、总结

本文以智能搜索引擎场景，通过 RAG 技术，实现了全文搜索、模糊搜索、同义词推荐等功能，并以结构化的方式返回搜索结果。需要注意的是，在企业应用中，要把 SimpleVectorStore 改为成熟的第三方向量数据库，例如 milvus、elasticsearch、redis 等。
 
六、完整代码

• Gitee地址：
  

https://gitee.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app

• Github地址：
  

https://github.com/zlt2000/zlt-spring-ai-app

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