当前位置：首页 > news >正文

LangChain4j（7）：Springboot集成LangChain4j实现知识库RAG

news 来源：原创 2025/6/7 1:16:14

我们之前的直接整合进SpringBoot进行实战，最终其实还会将查询到的内容，和对话上下文组合起来，发给LLM为我们组织语言进行回答:

配置一个Content Retriever 内容检索器，提供向量数据库和向量模型及其他参数
将内容检索器绑定到AiServices
当我们进行LLM对话时，底层会自动为我们检索向量数据库进行回答

基于之前的springboot进行添加：

在Aiconfig中添加Assistant：

    public interface Assistant{
        String chat(String message);
        // 流式响应
        TokenStream stream(String message);
    }

    @Bean
    public EmbeddingStore embeddingStore() {
        return new InMemoryEmbeddingStore();
    }

    @Bean
    public Assistant assistant(ChatLanguageModel qwenChatModel,
                               StreamingChatLanguageModel qwenStreamingChatModel,
                               ToolsService toolsService,
                               EmbeddingStore embeddingStore,
                               QwenEmbeddingModel qwenEmbeddingModel
    ) {
        // 对话记忆
        ChatMemory chatMemory = MessageWindowChatMemory.withMaxMessages(10);

        // 内容检索器
        ContentRetriever contentRetriever = EmbeddingStoreContentRetriever.builder()
                .embeddingStore(embeddingStore)
                .embeddingModel(qwenEmbeddingModel)
                .maxResults(5) // 最相似的5个结果
                .minScore(0.6) // 只找相似度在0.6以上的内容
                .build();

        // 为Assistant动态代理对象  chat  --->  对话内容存储ChatMemory----> 聊天记录ChatMemory取出来 ---->放入到当前对话中
        Assistant assistant = AiServices.builder(Assistant.class)
                .tools(toolsService)
                .contentRetriever(contentRetriever)
                .chatLanguageModel(qwenChatModel)
                .streamingChatLanguageModel(qwenStreamingChatModel)
                .chatMemory(chatMemory)
                .build();

        return  assistant;
    }

添加端口代码：

    @RequestMapping(value = "/memory_stream_chat",produces ="text/stream;charset=UTF-8")
    public Flux<String> memoryStreamChat(@RequestParam(defaultValue="我是谁") String message, HttpServletResponse response) {
        TokenStream stream = assistant.stream(message);

        return Flux.create(sink -> {
            stream.onPartialResponse(s -> sink.next(s))
                    .onCompleteResponse(c -> sink.complete())
                    .onError(sink::error)
                    .start();

        });
    }

由于是测试，我们直接将代码存放到缓存，但是在实际开发中建议将代码存放的向量数据库中，这边Springboot的启动类中添加代码：

    @Bean
    CommandLineRunner ingestTermOfServiceToVectorStore(
            EmbeddingStore embeddingStore,
            QwenEmbeddingModel qwenEmbeddingModel){


        return args -> {
            Document document = ClassPathDocumentLoader.loadDocument("rag/terms-of-service.txt", new TextDocumentParser());

            DocumentByLineSplitter splitter = new DocumentByLineSplitter(
                    150,
                    30
            );
            List<TextSegment> segments = splitter.split(document);

            // 向量化
            List<Embedding> embeddings = qwenEmbeddingModel.embedAll(segments).content();

            // 存入
            embeddingStore.addAll(embeddings,segments);

        };
    }