用户问题 ：

rag思路

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专家官方解答 ：

针对问题，根据提供的我了解的信息内容，可以总结出Spring AI Alibaba实现检索增强生成（RAG）功能的基本思路如下：

RAG介绍

检索增强生成 (RAG) 是一种技术，它结合了信息检索模型与文本生成模型。其中，检索模型负责从数据源中获取相关信息，而生成模型则基于检索到的信息来生成更加精确且富含背景知识的回答。在Spring AI Alibaba的背景下，这一过程主要通过集成阿里云百炼平台的能力得以实现。

实现步骤

要使用Spring AI Alibaba中的RAG能力，你需要按照以下步骤进行配置和编码：

1. 前置条件：确保你的开发环境满足最低要求，包括JDK版本至少为17，以及Spring Boot版本为3.3.x或更高。
2. 获取API Key：前往阿里云百炼页面注册并申请通义千问API密钥，并将该密钥配置到项目中。
3. 配置项目依赖与仓库：
   • 在项目的pom.xml文件中添加Spring AI Alibaba Starter依赖。
   • 由于当前使用的可能是快照版本，还需指定包含这些快照包的Maven仓库地址。
4. 编写服务代码：创建一个服务类，例如RagService，在这个类里初始化用于向量存储、文档检索等功能的对象。特别地，你需要设置一个DocumentRetriever实例以从特定的知识库中检索相关文档。
5. 构建索引：首次运行时，需要调用服务类中的方法来建立索引，即处理你提供的文件（如PDF等），并将它们转换成适合快速搜索的形式存入数据库。
6. 提供查询接口：最后，定义一个控制器，暴露出对外的服务接口，允许客户端发送查询请求并接收基于RAG机制生成的答案。

代码示例

• RagService类中包含了核心逻辑，比如buildIndex()用于初始化知识库索引，queryWithDocumentRetrieval()则用来处理用户的实际查询请求。
• RagController则提供了RESTful API接口，使外部系统能够方便地访问上述服务。

注意事项

• 当前支持多种类型的非结构化及结构化文档作为输入源。
• 需要特别关注的是，在配置GraalVM原生镜像时可能遇到的一些限制条件，这会影响应用最终的打包大小及其启动时间等性能指标。

以上就是关于如何利用Spring Cloud Alibaba实施RAG解决方案的基本指导思想。具体实现细节，请参考官方文档及示例代码。

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参考链接 ：

• 专家经验：sca(spring-cloud-alibaba) Spring Cloud Alibaba 是什么

• 专家经验：sca(spring-cloud-alibaba) FAQ

• 专家经验：sca(spring-cloud-alibaba) RocketMQ 5.0 适配

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