嘿，伙计们！咱今天聊点干货，说说怎么用 Spring AI 实现个简单的 RAG流程。RAG 听起来高大上，其实就是让 AI 回答问题的时候，先从你的知识库里找找答案，这样效果会好hen多。 spring ai 是个不错的选择哈。

简单来说RAG 的流程就是：把你的文档变成向量，然后用户问问题的时候，先把问题也变成向量，再把问题向量和文档向量比较一下找到Zui相关的文档给 AI 参考。AI 然后根据参考文档生成答案。

你要把你的文档数据录入到系统中。这里我用了一个简单的例子，假设你有一个文本文件 data.txt。 咱是说数据准备是关键！没有好数据就没法玩出花来。

接下来就是把这些文档变成向量存储起来。常用的方法是使用 Redis 作为向量数据库。Spring AI 提供了一些starter项目Ke以帮你搞定这个过程。

@RestController@RequestMappingpublic class TestController {    private final VectorStore vectorStore;    public RagController {        this.vectorStore = vectorStore;    }    /**     * 录入数据     *      * @param data     * @return     */    @PostMapping    public String importData String data) {        Document document = Document.builder            .text            .build;        vectorStore.add);        return "success";    }    /**     * 检索     *      * @param query     * @return     */    @PostMapping    public List<Document> search String query) {        SearchRequest searchRequest = SearchRequest.builder            .topK            .query            .build;        List<Document> documents = vectorStore.similaritySearch;        return documents;    }}

spring:  ai:   zhipuai:      api-key: 个人key      base-url: "https://open.bigmodel.cn/api/paas/"      chat:         options:          model: "glm-"      embedding:         options:          model: embedding-          dimensions:  vectorstore:  redis:      initialize-schema: true         prefix: rag_prefix      index: rag_index

*核心依赖***

*jdk版本: *spring boot版本: *spring ai版本: *spring ai alibaba版本: *spring ai bom版本:

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# application.yml 文件示例 
springSecurityConfig{ ... } # 安全配置 
ai:{ # Spring AI 配置块   -- 注意这里的缩进! -- 重要!重要!重要!  Ru果缺少缩进导致解析错误,那就得kan报错了...不对不对,应该是..检查一下 YAML 的格式是不是对的!