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使用 Spring Cloud Alibaba AI 构建 RAG 应用

姬世文

背景介绍

RAG(Retrieval Augmented Generation)

检索增强生成(RAG)是一种用于将数据与人工智能模型集成的技术。在 RAG 工作流程中,第一步将文档数据加载到矢量数据库(例如 Redis)中。当收到用户查询时,矢量数据库会检索一组与该查询相似的文档。然后,这些文档数据充当用户问题的上下文,并与用户的查询结合使用生成响应(通常通过 LLM 模型)。

在此示例中,我们将使用包含啤酒信息的数据集,包括名称、酒精体积 (ABV)、国际苦度单位 (IBU) 等属性以及每种啤酒的描述。该数据集将加载到 Redis 中,之后通过 Spring Cloud Alibaba AI Starter 构建 Spring 项目,以演示 RAG 应用的工作流程。

Redis 矢量数据库

矢量数据库经常充当人工智能应用程序的内存。对于那些由大型语言模型(LLM)支持的人来说尤其如此。矢量数据库允许语义搜索,这为 LLM 提供了相关上下文。 Spring AI 项目旨在简化人工智能驱动的应用程序的开发,包括矢量数据库的应用。

代码和依赖关系

您可以在 SCA 的官方 example 示例中找到 RAG example 示例

此示例 example 使用 Spring Cloud Alibaba AI 和 Spring AI Redis,用 Sping Web 构建 Web 应用程序。

数据加载

RAG 应用使用的数据由 JSON 文档组成,文档内容如下:

{
"id": "00gkb9",
"name": "Smoked Porter Ale",
"description": "The Porter Pounder Smoked Porter is a dark rich flavored ale that is made with 5 malts that include smoked and chocolate roasted malts. It has coffee and mocha notes that create a long finish that ends clean with the use of just a bit of dry hopping",
"abv": 8,
"ibu": 36
}

在此示例中,我们通过 RagDataLoader 类将数据插入到 Redis 中。

RAG 应用

RAGService 类在收到用户提示时,将会调用检索方法,执行以下步骤:

  1. 计算用户提示的向量
  2. 查询 Redis 数据库以检索最相关的文档
  3. 使用检索到的文档和用户提示构建提示
  4. 调用 ChatClient 并提示生成响应

调用示例

我们可以通过浏览器或者 curl 命令的方式调用 web api 接口,来获得 RAG 应用的输出。默认的 prompt 参数:What ber pairs well with smoked meats?

Terminal window
curl $ curl http://127.0.0.1:8081/rag/chat
# 如果一切正常,您将看到如下响应:
Bieré De Ménage would pair well with smoked meats due to its high ABV (8%) and potentially the influence of oak barrels from the winemaking process, which can complement the rich fla
vors of smoked dishes. However, if you prefer a sturdier stout, Son of Berserker Stout with its 6.9% ABV and 20 IBUs could also serve as a good match for smoked foods, especially since it's a substantial stout without additional complexities like bourbon or oak.

如果您使用浏览器调用:将看到以下内容

spring ai

在此示例中,将 Spring Cloud Alibaba AI 与 Redis 向量存储,仅通过几个类实现了 RAG 应用。欢迎您试用 Spring Cloud Alibaba AI Starter,如果有任何问题,您可以通过 Issue 的方式与我们联系。