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本文介绍Spring AI框架中RAG工作机制，详解如何将各类文档通过DocumentReader读取、DocumentTransformer处理、Embedding模型转换为向量并存储到向量数据库。当用户提问时，系统先从向量数据库查询相关内容，再与问题一起发送给大模型处理，实现高效精准问答并降低成本。文章提供JSON和MD文件加载向量数据库的完整实战代码示例。
Spring AI 版本为1.x 最新版本：1.1.2
JDK17+
Spring Boot 3.4.8
[[Spring AI RAG 数据库实战] RAG 的工作机制]一文中，讲解了 RAG 的工作机制
如上图，RAG 的实现需要将已有的知识文件加载到对应的向量存储中。当向大模型提问时，Spring AI 框架会先从向量数据库中查询问题相关的答案，然后将这些查询到的数据插入到用户提问中，再一起发送给大模型处理。
在此之前，就需要了解如何加载知识文件到向量数据库，以及如何从向量数据库中检索数据。
如上图所示，数据文件加载到向量数据库中需要几个步骤
- DocumentReader 读取数据文件
- 数据文件被读取到内存中，经过 DocumentTransformer 进行切块
- 数据文件最终以 Document 数组的方式存在经由 Embedding 模型转为向量
- 数据文件最终以向量的形式被存储在 Vector 向量数据库中。
没有这些复杂的流程可以实现 RAG吗？
当然可以！
但是如果每次提问都把所有的数据文本都传给大模型处理，效率和成本可想而知。
RAG 这些复杂的工程是为了 快速、精准、节约成本的方式给大模型外界数据库。
文档读取器 DocumentReader
DocumentReader 的作用就一个，将各种类型不同的结构的文件 html、json、pdf、markdown、网页等解析成统一的结果：Document。
Document 转换处理
直接从各类型文档加载的 Document 数据结构，数据杂乱无章，DocumentTransformer 的作用就是对加载的 Document 进行数据处理。
Document 写入
处理完后的 Document ，通过 Writer 写入到各种存储介质中，如：文件和向量存储。向量存储可以拓展很多存储场景，如：内存、Redis、ES等。
项目结构
知识库原文件
2026马年年货节优惠券数据.json
活动规则.md
数据源加载、转换、写入向量数据库代码
JSON 文件加载到向量数据库中测试代码
MD文件加载到向量数据库中测试代码
如何系统的学习大模型 AI ？
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第一阶段（10天）：初阶应用
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- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
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- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
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第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
