一、引言 LLM 大语言模型虽然强大，但有一个致命缺陷：不知道我们系统的内部设计。 当你问"我们系统的订单流程是怎样的？"或者"用户登录接口的限流策略是什么？"，LLM 只能回答通用知识，无法给出准确答案。 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）正是解决这个问题的最佳方案。它的核心思想是：先从知识库中检索相关文档，再将这些文档作为上下文喂给 LLM，让它基于这些信息生成答案。 二、RAG 架构原理 2.1 RAG 工作流程 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ RAG 完整工作流程 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【构建阶段】 │ │ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │ │ │ 原始文档 │───▶│ 文档切片 │───....

一、引言 大模型正在重塑软件开发方式。作为 Java 后端开发者，你是否想过用最少的代码将 AI 能力集成到自己的系统中？Spring AI 就是为此而生的——它提供了统一的 API 抽象，让你可以用几行代码接入 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等主流大模型。 核心观点：Spring AI 不是另一个 SDK，而是一种范式转变。它将 AI 能力视为 Spring 生态的一等公民，通过熟悉的依赖注入、配置绑定、条件装配等机制，让 AI 集成变得像使用任何其他 Spring 组件一样简单。 二、快速入门：15 行代码接入大模型 2.1 引入依赖 在 pom.xml 中添加 Spring AI OpenAI 启动器： <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.0.0</ver....

企业知识管理的困境 在日常工作和项目开发中，你是否遇到过这样的情况： 新员工入职，找不到相关的技术文档和项目资料 团队成员重复造轮子，不知道其他人已经做过类似的功能 重要的业务知识散落在各个地方，查找费时费力 问老员工一个问题，得到的回答是"这个在XX文档里，你去找找看" 这些问题本质上都是信息碎片化造成的。传统的知识库系统往往只是把文档堆在一起，搜索功能有限，难以满足现代企业的智能化需求。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是利用Spring AI和向量数据库，构建一个智能化的企业知识库系统。 核心思路是： 向量化存储：将非结构化的文档内容转换为向量形式存储 语义检索：基于语义相似度而非关键词匹配进行检索 智能问答：结合大语言模型理解用户意图并给出精准答案 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 Spring AI：AI集成框架 Vector Database：向量存储和检索 OpenAI/LangChain4j：大语言模型集成 核心实现思路 1. 文档向量化处理 首先，我们需要将企业文档转换为向量形式： @Service public class Document....