目录
-
- 一、引言
- 二、集成说明
- 三、如何设计AI知识库架构
一、引言
我们之前提到的阶段2:RAG
,该阶段负责处理用户输入与额外的知识的关联和绑定:
- 使用
EmbeddingModel
将用户输入向量化
- 根据向量化后的用户输入从向量数据库
VectorStore
查询"类似"
的知识
- 将关联的知识附加到用户输入上下文

二、集成说明
Spring AI 为上述的 RAG 流程提供开箱即用的支持,即QuestionAnswerAdvisor,Question
可以理解为用户的输入,即用户的问题,而Answer
即可以理解为跟用户输入类似的文档,即答案。