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SpringAI实现AI应用-搭建知识库

news 来源：原创 2025/5/1 9:34:04

SpringAI实战链接

1.SpringAl实现AI应用-快速搭建-CSDN博客

2.SpringAI实现AI应用-搭建知识库-CSDN博客

概述

想要使用SpringAI搭建知识库，就要使用SpringAI中的TikaDocumentReader，它属于ETL（提取、转换、加载）框架中的提取（Extract）阶段。

作用

TikaDocumentReader是Spring AI提供的一个文档读取器，它基于Apache Tika技术实现，能够读取并解析多种格式的文档，包括但不限于PDF、DOC/DOCX、PPT/PPTX和HTML等。这使得TikaDocumentReader成为一个非常灵活和强大的工具，适用于构建知识库或处理各种文档数据。

使用场景

TikaDocumentReader的使用场景非常广泛，包括但不限于：

构建知识库：在构建知识库时，需要从各种格式的文档中提取文本内容。TikaDocumentReader能够轻松地读取这些文档，并将其转换为统一的格式，以便后续的处理和存储。
文档处理：在处理大量文档时，如文档分类、摘要生成等任务中，TikaDocumentReader可以作为一个预处理步骤，将文档内容提取出来，为后续的处理提供便利。
数据清洗：在数据清洗过程中，有时需要从非结构化的文档中提取关键信息。TikaDocumentReader能够读取这些文档，并将其转换为结构化的数据格式，以便进行后续的数据清洗和分析。

准备工作一

在制作本地知识库的时候，还需要安装矢量数据库并下载插件vector，下载矢量化模型

矢量数据库（PostgreSQL）下载地址：EDB: Open-Source, Enterprise Postgres Database Management

插件vector下载地址：vector: Open-source vector similarity search for Postgres / PostgreSQL Extension Network

矢量化模型下载地址：text2vec-base-chinese · 模型库

遇到的问题

问题一

安装完成PostgreSQL之后，想用自带的管理器（pgAdmin4），但是报错，解决了半天没成功，直接改用navicat进行连接，但是连接的时报错（datlastsysoid does not exist），是因为Postgres 15 从pg_database表中删除了 datlastsysoid 字段引发此错误。（我安装的是PostgreSQL17）

解决方式

方法一：升级navicat

方法二：安装Postgres 15以下

方法三：修改navicat的dll文件

详述方法三：找到navicat安装的位置

找到libcc.dll文件（最好进行备份）

使用在线十六进制编辑器打开文件，在线地址：HexEd.it — 基于浏览器的十六进制编辑器

在文件中搜索“SELECT DISTINCT datlastsysoid”，并将其替换为“SELECT DISTINCT dattablespace”

最后另存并替换原来的文件，重启navicat就可以使用了

问题二

安装vector插件的时候遇到的问题，网上也有很多方法，自己百度吧，（真的是一步一个坑）我参考的是：Windows 安装 PostgreSQL 并安装 vector 扩展_win10上安装postgresql的 vector扩展-CSDN博客

问题三

下载矢量化模型

准备工作二

PostgreSQL和插件vector都安装好之后，创建矢量表

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS hstore;
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";CREATE TABLE IF NOT EXISTS vector_store (id uuid DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,content text,metadata json,embedding vector(768)
);CREATE INDEX ON vector_store USING HNSW (embedding vector_cosine_ops);

搭建工程

通过第一篇帖子，已经可以创建一个SpringAI的demo了，现在需要将矢量化模型放在resources下

修改pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"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>SpringAI_Demo</artifactId><version>1.0-SNAPSHOT</version><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>3.2.5</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><properties><java.version>17</java.version><spring-ai.version>1.0.0-M6</spring-ai.version><maven.compiler.source>17</maven.compiler.source><maven.compiler.target>17</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>${spring-ai.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement><dependencies><!--    常规jar--><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.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!--    springAI--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId></dependency><!--    向量存储引擎--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-pgvector-store-spring-boot-starter</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-transformers-spring-boot-starter</artifactId></dependency><!--   向量库--><dependency><groupId>org.postgresql</groupId><artifactId>postgresql</artifactId></dependency><!--    文档解析器--><dependency><groupId>org.springframework.ai</groupId><artifactId>spring-ai-tika-document-reader</artifactId></dependency><!--    lombok--><dependency><groupId>org.projectlombok</groupId><artifactId>lombok</artifactId><optional>true</optional></dependency></dependencies><build><resources><resource><directory>src/main/java</directory><!--所在的目录--><includes><!--包括目录下的.properties,.xml 文件都会被扫描到--><include>**/*.properties</include><include>**/*.xml</include></includes><filtering>false</filtering></resource><resource><directory>src/main/resources</directory><includes><include>**/*.*</include></includes></resource></resources><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId><version>3.2.5</version></plugin></plugins></build><repositories><repository><id>spring-milestones</id><name>Spring Milestones</name><url>https://repo.spring.io/milestone</url><snapshots><enabled>false</enabled></snapshots></repository></repositories>
</project>

与第一篇相比，多了如下依赖

每个依赖的作用也已经在文件中加了注释

修改application.yml

server:port: 3210spring:#向量库datasource:url: jdbc:postgresql://localhost:5432/postgresusername: postgrespassword: #数据库密码driver-class-name: org.postgresql.Driverai:#调用ai大模型（可使用本地化部署模型，也可以使用线上的）openai:base-url: https://api.siliconflow.cnapi-key: #你自己申请的keychat:options:model: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B#调用矢量化模型embedding:transformer:onnx:modelUri: classpath:/text2vec-base-chinese/onnx/model.onnxtokenizer:uri: classpath:/text2vec-base-chinese/onnx/tokenizer.json#矢量化配置vectorstore:pgvector:index-type: HNSWdistance-type: COSINE_DISTANCEdimensions: 768

EmbeddingController（矢量化接口）

import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.reader.tika.TikaDocumentReader;
import org.springframework.ai.transformer.splitter.TokenTextSplitter;
import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.io.InputStreamResource;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;import java.util.List;import static java.util.stream.Collectors.toList;/*** @Author majinzhong* @Date 2025/4/30 14:00* @Version 1.0*/
@RestController
public class EmbeddingController {@AutowiredVectorStore vectorStore;@PostMapping("/ai/vectorStore")public List<String> vectorStore(@RequestParam(name = "file") MultipartFile file) throws Exception {// 从IO流中读取文件TikaDocumentReader tikaDocumentReader = new TikaDocumentReader(new InputStreamResource(file.getInputStream()));// 将文本内容划分成更小的块List<Document> splitDocuments = new TokenTextSplitter().apply(tikaDocumentReader.read());// 存入向量数据库，这个过程会自动调用embeddingModel,将文本变成向量再存入。vectorStore.add(splitDocuments);return splitDocuments.stream().map(Document::getText).collect(toList());}@GetMapping("/ai/vectorSearch")public List<String> vectorSearch(@RequestParam(name = "text") String text) {List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query(text).topK(1).build());return documents.stream().map(Document::getText).collect(toList());}
}

修改SimpleAiController（AI接口）

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.MessageChatMemoryAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.client.advisor.SimpleLoggerAdvisor;
import org.springframework.ai.chat.memory.InMemoryChatMemory;
import org.springframework.ai.document.Document;
import org.springframework.ai.vectorstore.SearchRequest;
import org.springframework.ai.vectorstore.VectorStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.MediaType;
import org.springframework.http.codec.ServerSentEvent;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import reactor.core.publisher.Flux;import java.util.List;
import java.util.Map;/*** @Author majinzhong* @Date 2025/4/28 10:37* @Version 1.0* SpringAI对话样例*/
@CrossOrigin
@RestController
public class SimpleAiController {@AutowiredVectorStore vectorStore;// 负责处理OpenAI的bean，所需参数来自properties文件private final ChatClient chatClient;//对话记忆private final InMemoryChatMemory inMemoryChatMemory;public SimpleAiController(ChatClient chatClient,InMemoryChatMemory inMemoryChatMemory) {this.chatClient = chatClient;this.inMemoryChatMemory = inMemoryChatMemory;}/*** 根据消息直接输出回答* @param map* @return*/@PostMapping("/ai/call")public String call(@RequestBody Map<String,String> map) {String message = map.get("message");return chatClient.prompt().user(message).call().content().trim();}/*** 根据消息采用流式输出* @param message* @return*/@PostMapping(value = "/ai/stream", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<ServerSentEvent<String>> streamChat(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello!") String message) {return chatClient.prompt(message).stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())//问题回答结速标识,以便前端消息展示处理.concatWithValues(ServerSentEvent.builder("").build()).onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));}/*** 对话记忆（多轮对话）* @param message* @return* @throws InterruptedException*/@GetMapping(value = "/ai/streamresp", produces = MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE)public Flux<ServerSentEvent<String>> streamResp(@RequestParam(value = "message", defaultValue = "Hello!") String message){Flux<ServerSentEvent<String>> serverSentEventFlux = chatClient.prompt(message).advisors(new MessageChatMemoryAdvisor(inMemoryChatMemory, "123", 10), new SimpleLoggerAdvisor()).stream().content().map(content -> ServerSentEvent.builder(content).event("message").build())//问题回答结速标识,以便前端消息展示处理.concatWithValues(ServerSentEvent.builder("").build()).onErrorResume(e -> Flux.just(ServerSentEvent.builder("Error: " + e.getMessage()).event("error").build()));return serverSentEventFlux;}/*** 整合知识库和自己提问的问题一块向AI提问* @param message* @return*/@GetMapping("/ai/vectorStoreChat")public Flux<String> ollamaApi(@RequestParam(value = "message") String message) {//从知识库检索相关信息，再将检索得到的信息同用户的输入一起构建一个prompt，最后调用ollama apiList<Document> documents = vectorStore.similaritySearch(SearchRequest.builder().query(message).topK(1).build());String targetMessage = String.format("已知信息：%s\n 用户提问：%s\n", documents.get(0).getText(), message);return chatClient.prompt(targetMessage).stream().content();}
}

与第一篇相比，多了如下代码