Spring AI构建RAG微服务的最佳实践

本文目录#

• 引言
• Spring AI 基础
• RAG 架构
• Spring AI 实现示例
• 数据与安全
• 运维
• 最佳实践
• 总结
• 参考资料

引言#

Spring AI 项目为构建 LLM 驱动应用提供了统一的抽象。基于 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 的微服务需要整合向量数据库、模型推理与检索策略。本文分享 Spring AI 在 RAG 场景的架构方案。

Spring AI 基础#

• ChatClient：统一模型调用接口，支持 OpenAI、Azure、Ollama 等；
• VectorStore：抽象向量存储，支持 Pgvector、Milvus、Redis；
• PromptTemplate、Prompt：动态构建提示词；
• Observation：集成 Micrometer 观测。

RAG 架构#

1. 知识入库：分段文本 → Embedding → 写入 VectorStore；
2. 查询流程：用户问题 → Embedding → 向量检索 → 构造 Prompt → 模型生成；
3. 检索增强：可使用多路检索（BM25 + 向量）；
4. 缓存：对重复问答使用缓存，减少调用次数。

Spring AI 实现示例#

@Service
public class RagService {
    private final ChatClient chatClient;
    private final VectorStore vectorStore;

    public RagService(ChatClient chatClient, VectorStore vectorStore) {
        this.chatClient = chatClient;
        this.vectorStore = vectorStore;
    }

    public String answer(String question) {
        List<Document> docs = vectorStore.similaritySearch(question, 5);
        Prompt prompt = PromptTemplate
            .from("基于以下内容回答用户问题: {context}\n问题: {question}")
            .create(Map.of("context", docs, "question", question));
        return chatClient.call(prompt).getResult().getOutputContent();
    }
}

数据与安全#

• 向量库可使用 PostgreSQL + pgvector，结合 Liquibase 管理 schema；
• 敏感数据脱敏、分类存储；
• 对外接口加入 API Key、租户隔离；
• 监控请求上下文，记录模型输出。

运维#

• Micrometer 记录请求耗时、Token 使用量；
• Prometheus + Grafana 监控模型响应和错误率；
• 统一日志附带 TraceId、PromptId；
• 定期回放问答，对模型输出做质量评估。

最佳实践#

• 构建知识库 ETL，保证数据时效；
• 采用 Prompt Guardrail，校验输出符合策略；
• 利用 Spring Retry 对模型超时重试；
• 引入缓存（Redis、Caffeine）降低 API 调用成本；
• 对高并发场景考虑批量检索、流式输出。

总结#

Spring AI 提供了 RAG 微服务的基础设施。通过向量存储、统一模型接口和观测体系，可以快速构建可维护的智能问答服务。

参考资料#

• [1] Spring AI 项目文档. https://docs.spring.io/spring-ai/reference/
• [2] Retrieval-Augmented Generation Survey. https://arxiv.org/abs/2005.11401
• [3] pgvector 官方文档. https://github.com/pgvector/pgvector

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