Solon AI —— RAG

说明

当前大模型与外部打交道的方式有两种，一种是 Prompt，一种是 Fuction Call。在 Prompt 方面，应用系统可以通过 Prompt 模版和补充上下文的方式，调整用户输入的提示语，使得大模型生成的回答更加准确。

RAG

RAG （Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成）是一种结合了信息检索和大模型生成的技术框架，是通过相似度等算法从外部知识库中检索相关的信息，并将其作为 Prompt 输入大模型，以增强大模型处理知识密集型任务的能力。

系统是传统 RAG 和 智能体 RAG 的一个架构图（图片来源网络）。

知识库

FastGPT 的《知识库基础原理的介绍》说明挺好的，https://doc.fastgpt.cn/docs/guide/knowledge_base/rag/ 。

相对于大模型，我们的系统称为应用。对于应用来说，主要做的是检索工作，就是从知识库（提供文档索检服务的对象）中找到相应的知识（文档）。

为了存储和读取文档，需要用到文档加载器和文档分割器。

• 文档加载器，比如，纯文本，PDF，Word， Markdown， html， excel 等格式的处理与加载。
• 文档分割器，当文档太大时，可以按文档的字数，段落，章节，主题等来分块。因此也就有了 JSON 格式拆分，正则表达式拆分，大小分割，拆分流水线等等。

为了查询相关文档，就需要检索算法的加持。主要分为向量检索和传统检索。在实际的应用是可以多种方式结合的，只要能检索到尽可能相关的数据即可。

• 向量检索：如 BERT向量等，它通过将文档和查询转化为向量空间中的表示，并使用相似度计算来进行匹配。向量检索的优势在于能够更好地捕捉语义相似性，而不仅仅是依赖于词汇匹配。
• 传统检索：如BM25，主要基于词频和逆文档频率（TF-IDF）的加权搜索模型来对文档进行排序和检索。BM25适用于处理较为简单的匹配任务，尤其是当查询和文档中的关键词有直接匹配时。

示例

这里我们继续使用 demo-ai02 中诊断的例子，尝试模拟一次简单的诊断，相对于demo-ai02，增加了获取病人的历史病人和病人自述相关的知识，用于演示知识库增加的例子。注意这里只是示例，并非真正的诊断流程。

依赖

build.gradle

dependencies {
    implementation platform(project(":demo-parent"))

    implementation("org.noear:solon-web")
    implementation("org.noear:solon-view-enjoy")
    implementation("org.noear:solon-ai")
    implementation("org.noear:solon-ai-repo-redis")
    implementation("org.noear:solon-logging-logback")
    implementation("org.noear:solon-openapi2-knife4j")
    implementation("org.noear:solon-web-rx")
    implementation("org.noear:solon-web-sse")
    implementation("org.noear:solon-flow")
    implementation("org.dromara.hutool:hutool-all")


    testImplementation("org.noear:solon-test")
}

Redis

这里需要用的redis的向量查询，需要安装 redis-stack 版本。

docker run -d --name redis-stack -p 6379:6379 -p 8001:8001 swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/redis/redis-stack:latest

模型

这里需要向量化，需要增加嵌入模型，这些选了nomic-embed-text，自己根据实际情况选项，deepseek-r1:32b，也是一样的，根据需要调整。

ollama run deepseek-r1:32b
ollama run qwen2.5:7b
ollama run nomic-embed-text

配置

app.yml

增加嵌入模型和 reids 知识库的配置，其他的模型配置在流程编排中获取。

solon.flow:
  - "classpath:flow/*"

demo.llm:
  embed:
    apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/embed" # 使用完整地址（而不是 api_base）
    provider: "ollama" # 使用 ollama 服务时，需要配置 provider
    model: "nomic-embed-text"
  repo:
    redis:
      server: "127.0.0.1:16379"  # 改为你的 Redis  地址
      db: 0
      maxTotal: 200

LlmConfig

package com.example.demo.ai.llm.config;

import org.noear.redisx.RedisClient;
import org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingConfig;
import org.noear.solon.ai.embedding.EmbeddingModel;
import org.noear.solon.ai.rag.repository.RedisRepository;
import org.noear.solon.annotation.Bean;
import org.noear.solon.annotation.Configuration;
import org.noear.solon.annotation.Inject;

/**
 * @author airhead
 */
@Configuration
public class LlmConfig {
  @Bean
  public EmbeddingModel embeddingModel(@Inject("${demo.llm.embed}") EmbeddingConfig config) {
    return EmbeddingModel.of(config).build();
  }

  @Bean
  public RedisRepository repository(
      EmbeddingModel embeddingModel, @Inject("${solon.llm.repo.redis}") RedisClient client) {
    return new RedisRepository(embeddingModel, client.openSession().jedis());
  }
}

流程

id: "ai-flow-01"
layout:
  - id: "开始"
    type: "start"
  - id: "病史"
    type: "execute"
    task: "@searchTask"
  - id: "诊断"
    type: "execute"
    meta.model: "deepseek-r1:32b"
    meta.apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
    meta.provider: "ollama"
    meta.input: "prompt"
    meta.output: "intention"
    meta.systemTpl: "## 上下文\n\n#(ctx)\n\n## 任务\n\n根据用户的描述，判断用户最可能的三个健康问题，只要诊断名称，不需要其他解释，用 Markdown 的列表格式返回。\n\n"
    meta.userTpl: "## 病人自述\n\n#(prompt)\n\n## 历史病情\n\n#(history)\n\n"
    task: "@intentionTask"
  - id: "治疗建议"
    type: "execute"
    meta.model: "qwen2.5:7b"
    meta.apiUrl: "http://127.0.0.1:11434/api/chat"
    meta.provider: "ollama"
    meta.input: "intention"
    meta.output: "suggestion"
    meta.system: "## 角色\n\n你是一个经验丰富的医生\n\n## 任务\n根据用户提供的诊断信息，提供治疗建议"
    task: "@suggestionTask"
  - type: "end"

知识库管理

RepositoryController

package com.example.demo.ai.llm.controller;

import com.example.demo.ai.llm.service.RepositoryService;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import java.util.List;
import org.noear.solon.annotation.*;

/**
 * @author airhead
 */
@Controller
@Mapping("/repository")
@Api("知识库")
public class RepositoryController {
  @Inject private RepositoryService service;

  @ApiOperation("addDoc")
  @Post
  @Mapping("addDoc")
  public Boolean addDoc(String content) {
    return service.addDoc(content);
  }

  @ApiOperation("search")
  @Post
  @Mapping("search")
  public List<String> search(String query) {
    return service.search(query);
  }
}

RepositoryService

package com.example.demo.ai.llm.service;

import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import org.noear.solon.ai.rag.Document;
import org.noear.solon.ai.rag.repository.RedisRepository;
import org.noear.solon.annotation.Component;
import org.noear.solon.annotation.Inject;

/**
 * @author airhead
 */
@Component
public class RepositoryService {
  @Inject RedisRepository repository;

  public Boolean addDoc(String content) {
    try {
      Document document = new Document(content);
      repository.insert(Collections.singletonList(document));
      return true;
    } catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException(e);
    }
  }

  public List<String> search(String query) {
    try {
      List<Document> list = repository.search(query);
      return list.stream().map(Document::getContent).toList();
    } catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException(e);
    }
  }

  public String history() {
    return "无其他慢性病";
  }
}

诊断

LlmDiagController

package com.example.demo.ai.llm.controller;

import com.example.demo.ai.llm.service.LlmService;
import com.jfinal.kit.Kv;
import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import org.noear.solon.annotation.*;

/**
 * @author airhead
 */
@Controller
@Mapping("/llm")
@Api("聊天")
public class LlmDiagController {
  @Inject private LlmService service;

  @ApiOperation("diag")
  @Post
  @Mapping("diag")
  public Kv diag(String prompt) {
    return service.diag(prompt);
  }
}

LlmDiagService

package com.example.demo.ai.llm.service;

import com.jfinal.kit.Kv;
import org.noear.solon.annotation.Component;
import org.noear.solon.annotation.Inject;
import org.noear.solon.flow.ChainContext;
import org.noear.solon.flow.FlowEngine;

/**
 * @author airhead
 */
@Component
public class LlmDiagService {
  @Inject private FlowEngine flowEngine;

  public Kv diag(String prompt) {
    try {
      ChainContext chainContext = new ChainContext();
      chainContext.put("prompt", prompt);
      Kv kv = Kv.create();
      chainContext.put("result", kv);
      flowEngine.eval("ai-flow-01", chainContext);

      return kv;
    } catch (Throwable e) {
      throw new RuntimeException(e);
    }
  }
}

验证

知识管理

通过接口写入一些文档，这里是一些睡眠的方法。

知识查询

通过查询睡眠

诊断服务

中间的调试信息，我们可以看到我们添加的知识库的信息被追加到提示信息中，提交给大模型。

小结

示例中没有对文档的拆分和文档不同文档类型的加载，但我们可以看到 Solon-ai 结合 solon-flow 已经能完整的支持 RAG 的知识库的开发了。当然如果要做一个完整的知识库系统还需要很多工作要做。