Spring AI使用知识库增强对话功能

本文最后更新于 2025年11月2日

未完待续

1.引言

之前提到过，大模型的训练语料库和现实世界相比，往往滞后，比如当下一些热门的话题大模型通常会不了解，一种解决这种问题的方式是，在发消息时将实时的相关的数据一并发送给它，对大模型的知识储备进行补充。

但是，实时的数据是海量的，不能将内容整个全部发送大模型，而且Token的限制也不允许这样做，我们只需要检索出和问题相关的片段然后拆分出来发送即可。

如何检索数据呢？用ES？答案是否定的，因为ES是一种全文检索，不能完美实现相关性检索，例如我们想要和大模型聊一下最近有哪些“国际争端”之类的话题，“泰国缅甸冲突”肯定算一件，但是如果以“国际争端” “争端”为关键词简单的全文检索，无法将这个话题有关的内容全部查询命中，因为这种场景的检索要求的不是文字的匹配而是语义的匹配，于是这里就引入了一个概念：向量相似度。

2.向量相似度

首先理解向量，向量就是数学中代表一个既有大小又有方向的量，例如平面直角坐标系上从(0, 0)点到任意一点构成的线段就是一个向量，向量相似度指的就是两个向量是否相似，通过欧氏距离和余弦距离都可判断相似度，欧氏距离越小，相似度越高，余弦距离越大，相似度越高

计算机中的数据都是以数字的形式进行存储，如果根据内容含义将文字数据转换成空间中的坐标，就成功把文字信息向量化了，含义相似的文本，转换为点的距离越近，通过对比向量相似度即可获得语义相近的内容，这种根据内容转换为向量的工作需要交由（文本）向量模型来完成

我用过的常见文本向量模型有：

3.向量模型

因为DeepSeek没有文本向量模型，因此这里采用阿里云百炼平台文本向量模型通义千问text-embedding-v4实现文本向量化。

基于jdk-21创建spring-boot项目，引入spring-boot依赖3.5.7，spring-ai依赖1.0.3，因为阿里云百炼平台兼容了OpenAI的协议，因此还需要引入spring-ai-starter-model-openai对接阿里云百炼平台

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         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>org.example</groupId>
    <artifactId>spring-ai</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.7</version>
    </parent>

    <properties>
        <maven.compiler.source>21</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>21</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>1.0.3</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-starter-model-openai</artifactId>
        </dependency>

        <!-- Lombok -->
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
        </dependency>


    </dependencies>

</project>

application.yml中，将阿里云百炼text-embedding-v4配在openai下，而且URL后面的/v1必须去掉，否则无法连接成功

spring:
  ai:
    openai:
      base-url: https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
      api-key: sk-
      embedding:
        options:
          model: text-embedding-v4
          dimensions: 1024

logging:
  level:
    org.springframework.ai: debug

测试一下文本转向量

package org.example.test;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.example.Main;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.ai.openai.OpenAiEmbeddingModel;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

@SpringBootTest(classes = Main.class)
public class TestEmbedding {

    @Resource
    private OpenAiEmbeddingModel embeddingModel;


    @Test
    public void test() {
        String text = "今天是10月的最后一天";

        float[] embed = embeddingModel.embed(text);

        for (float v : embed) {
            System.out.print(v+" ");
        }
    }
}

得到System.out.print结果：

-0.03598024 -0.07856088 -0.023570947 -0.05446673 -0.016179034 0.028628573 0.006583633 -0.0021095797 0.012744679 0.011946459 0.0030872307 0.033162996 0.07281907 0.047088236 -0.02217574 0.017708397 -0.036033902 -0.061067134 -0.017466918 0.021961093 0.03321666 0.018821878 0.040943958 0.025355203 -0.036785167 0.00426276 -0.003155985 -0.031714126 0.0018714555 0.020539057 -0.0055271657 -0.028735897 -0.011765351 0.030587228 -0.04013903 0.0022303187 -0.04231233 0.07968778 0.0012048752 0.05672053 0.025288126 -0.015789986 -6.0411455E-4 0.004504238 0.009216415 0.044780776 0.012315384 -0.0024734738 0.009605463 0.008418196 0.01958656 -0.010101835 0.06536008 0.058115736 -0.015991218 -0.009887188 0.046041828 -0.0139789 -0.017909627 6.5064937E-4 -0.014891151 -0.014810658 -0.05677419 -0.07110189 0.007955363 -0.013220928 -0.04464662 -0.008082809 -0.016849807 -0.053930115 0.05731081 -0.006352216 -0.013173973 0.0062884926 -0.015025306 0.057632778 0.0033555396 0.067989506 -0.012536739 -0.103942916 -0.014448441 0.014770412 -0.0021229952 -0.013194096 0.0754485 0.030426243 -0.017627902 -0.0200561 0.019251173 0.057579115 0.01934508 -0.026696747 -0.0011495365 -0.043573387 -0.006570217 -0.031016523 -0.0570425 0.003638941 0.013871577 0.006305262 -6.152242E-5 0.06407219 -0.0048530395 -0.010195743 0.054627717 0.10490883 -0.04494176 0.019090187 0.003887127 -0.026066221 -0.044727113 -0.018419415 -0.0117452275 0.019559728 -0.011792182 0.061174456 -0.0058290134 0.025824744 0.0021162874 -0.0018446245 -0.012959326 0.024442952 -0.011282395 -0.044485636 0.009806694 -0.012825171 0.011161655 -0.015253368 0.05465455 0.012147691 0.016031465 -0.032599546 0.0017523933 -0.027743153 0.006915665 -0.0217062 0.01666199 0.027313858 -0.025033232 -0.0045780228 0.02766266 -0.0151728755 0.012496493 -0.013542898 -0.04247332 0.015937556 0.012147691 -0.06718458 -0.011926336 0.011322641 -0.008344411 -0.0033370934 -0.034933835 0.055432644 -0.018969448 -0.04005854 0.023101406 0.024939325 -0.025797913 0.018419415 0.03917312 0.017332762 0.03871699 0.010075004 0.031016523 -0.037080307 -0.025194218 -0.026844317 0.028896881 0.028789558 -0.010007926 0.042607475 -4.5151377E-4 0.0042862366 0.023839258 0.035175312 0.018687723 -0.029889625 0.0059933527 -0.008860906 0.04657845 -4.5235225E-4 0.0038904808 -0.014153301 -0.014971644 -0.014770412 0.0618184 -0.00426276 -0.05741813 -0.0048295623 2.8423988E-4 0.029835964 -7.8815775E-4 -0.004014574 0.015696079 -0.040300015 -0.038502347 0.043788034 0.0068888343 -0.013046526 0.015843648 0.03809988 0.0029027683 0.02067321 0.07303372 -0.019908529 0.0147435805 -0.0077407155 -0.013965485 -0.028574912 0.026978472 -0.014877736 0.012818464 -0.023409963 -0.038153544 0.031043354 -0.060852487 0.047893163 0.029513992 0.011181778 0.03364595 0.04220501 -0.021209829 -0.013884992 0.001418684 4.1105782E-4 -0.0018546862 0.047329713 -0.008941398 -0.00949814 0.0042795287 -0.026482102 -0.070565276 -0.02332947 -0.053983774 -0.0015067229 -0.0060268915 0.0076132687 -0.022309896 0.0060000606 0.013509359 0.022725774 8.9883525E-4 -0.009478017 -0.025355203 -0.018030366 -0.054332577 -0.060745165 -0.050361603 0.010282943 -0.024349043 -0.03235807 0.045880843 0.013952069 -0.011054331 -0.030748215 -0.035470452 0.013898407 0.0036490026 0.03834136 -0.014314286 0.02972864 -5.638682E-4 -0.041104943 -0.02530154 -0.024429537 0.030426243 0.06428684 -0.022846514 -0.013408744 -0.008418196 0.016836392 0.0109067615 -0.07893652 -0.046202812 0.032036096 -0.05076407 -0.006573571 -0.0034293248 0.014609426 -0.038475513 -0.017373009 -0.009571925 2.6555781E-5 -0.017641319 -0.020592717 -0.052856877 0.007143728 0.04641746 -0.0039038963 -0.027407767 0.012852002 -0.008062686 0.0014824073 0.040273186 -0.03335081 0.0540911 0.036677845 0.0097530335 0.0017507164 -0.053286172 -0.0029430147 -0.021035427 0.011175071 0.027421182 -0.009558509 -0.036892492 0.0724971 -0.024442952 -0.08891761 -0.03887798 -0.023758763 0.016031465 0.032250743 0.071745835 -0.012422708 -0.013730714 -0.02451003 0.00547015 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-0.02471126 0.08231721 0.053071525 -0.0013633452 -0.01592414 -0.04131959 0.014032562 -0.035550945 0.03147265 -0.017641319 -5.18591E-4 -0.04875175 -0.03093603 -0.0014639611 -0.020887857 -0.013764253 -0.08033172 -0.023409963 0.0053997193 -0.14016463 -0.01949265 -0.048027314 -0.005798829 0.046229646 0.026374778 -0.028655404 -0.026924811 0.034021586 0.025234465 -0.009223123 -0.0021951033 -0.017279102 0.015857063 0.07399963 0.0077340077 0.0017373009 0.007834624 0.0055405814 -0.012825171 0.0570425 -0.014072808 0.027367521 -0.022940421 0.008163302 -0.013247758 -0.0064159394 0.014555764 -0.037482772 0.0077071767 -0.056076586 0.053581312 0.059242632 3.047823E-4 -0.05288371 0.0017339471 -0.0077943774 0.018956034 -0.007190682 0.011175071 0.004765839 0.040970787 -0.040621985 0.054037437 0.07421428 -0.023020914

怎样知道这个向量模型转换的向量值准不准呢，做一个小测试：查询list中的每个话题和“体育赛事”这个话题的相似度，并将大模型计算的结果进行欧氏距离判断，看看是不是话题越相似，距离越短。

@Test
public void test() {

    float[] embed1 = embeddingModel.embed("体育赛事");
    
    List<String> list = Arrays.asList(
        "泰国和缅甸因领土问题爆发冲突",
        "中国河北发生滦河第一号洪水",
        "菲律宾和中国就南海问题进行交涉",
        "武大靖被韩国人在ins上谩骂",
        "日本政府决定将核污染水进行排海",
        "中华人民共和国全运会在天津开幕",
        "在中国的调节下，沙特和伊朗和解",
        "谷爱凌在2022北京冬奥会上获得滑雪冠军",
        "缅甸曼德勒发生8.0级地震",
        "无法忍受北约东扩，俄罗斯进攻乌克兰",
        "湘潭大学周立人因投毒被判处死刑",
        "全红婵在东京奥运会获得跳水金牌"
    );

    for (String s : list) {
        float[] embed2 = embeddingModel.embed(s);
        System.out.println(s +"=" +euclideanDistance(embed2, embed1));
    }
}


/**
 * 计算欧氏距离 (Euclidean Distance)
 * @param vector1 第一个向量
 * @param vector2 第二个向量
 * @return 欧氏距离
 */
public static double euclideanDistance(float[] vector1, float[] vector2) {
    if (vector1 == null || vector2 == null) {
        throw new IllegalArgumentException("输入向量不能为null");
    }
    if (vector1.length != vector2.length) {
        throw new IllegalArgumentException("向量维度必须相同");
    }
    if (vector1.length == 0) {
        throw new IllegalArgumentException("向量不能为空");
    }

    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < vector1.length; i++) {
        double diff = vector1[i] - vector2[i];
        sum += diff * diff;
    }
    return Math.sqrt(sum);
}

得到结果显示，“全红婵在东京奥运会获得跳水金牌”，“武大靖被韩国人在ins上谩骂”，“谷爱凌在北京冬奥会上获得滑雪冠军”，“中华人民共和国全运会在天津开幕”和关键词的距离都是1.0，1.1左右，小于其他的1.2！

泰国和缅甸因领土问题爆发冲突=1.2405665209426113
中国河北发生滦河第一号洪水=1.2565409585119849
菲律宾和中国就南海问题进行交涉=1.2780262570947603
武大靖被韩国人在ins上谩骂=1.1504923215307303
日本政府决定将核污染水进行排海=1.2980210701931219
中华人民共和国全运会在天津开幕=1.0548370809772176
在中国的调节下，沙特和伊朗和解=1.2655944458999424
谷爱凌在2022北京冬奥会上获得滑雪冠军=1.1482314969126597
缅甸曼德勒发生8.0级地震=1.2719576699963044
无法忍受北约东扩，俄罗斯进攻乌克兰=1.273157362706503
湘潭大学周立人因投毒被判处死刑=1.2694025438988223
全红婵在东京奥运会获得跳水金牌=1.1600613375770383

4.向量数据库

之前提到，如果实时的数据是海量的，不能将内容整个全部发送大模型，而且Token的限制也不允许这样做，我们需要检索出和问题相关的片段然后拆分出来发送给大模型，而且是通过将文本转换成向量并根据向量相似度来进行匹配，这样，海量数据的储存和检索就需要向量数据库来完成。

Spring AI支持的向量数据库有很多，且对操作向量数据库制定了统一的接口标准org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore（https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/vectordbs.html#_vectorstore_implementations），这里就以支持向量的Redis (Redis Stack)为例

pom.xml

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-vector-store-redis</artifactId>
</dependency>

新增向量数据库的配置

spring:
  ai:
    vectorstore:
      redis:
        initialize-schema: true #是否自动初始化索引结构
        index-name: custom-index #向量库索引名
        prefix: "doc:" #key前缀
  data:
    redis:
      url: 192.168.228.104:6379

用Docker启动一个Redis Stack实例用于测试

docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 redis/redis-stack:latest

5.使用知识库增强对话功能

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#原创 #笔记 #开发框架 #AI #RAG #Text-Embedding
Spring AI使用知识库增强对话功能
https://blog.liuzijian.com/post/spring-ai/2025/11/01/spring-ai-rag.html
作者
Liu Zijian
发布于
2025年11月1日
更新于
2025年11月2日
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