向量数据库用于将您的数据与AI模型集成。使用流程分为两步: 将数据加载到向量数据库 当用户查询要发送到AI模型时,首先检索一组相似文档 这些文档随后作为用户问题的上下文,与用户查询一起发送给AI模型。这种技术被称为检索增强生成(Retrieval Augmented Generation, RAG)。 以下章节将描述Spring AI用于多种向量
Spring AI应用:利用DeepSeek+嵌入模型+Milvus向量数据库实现检索增强生成--RAG应用(超详细) 在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的快速发展为各行业带来了前所未有的机遇。其中,检索增强生成(RAG)技术作为一种结合了检索和生成的混合模型,已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。本文将详细介绍如何利用Spring AI框架、...
云程低代码开发平台提供了AI大模型接入、知识库管理、MCP服务注册、AI智能体开发等功能,该示例基于该低代码平台实现,在线体验请访问:http://www.yunchengxc.com 二、专业术语介绍 2.1、什么是RAG(检索增强生成) 在大型语言模型时代,RAG (Retrieval-Augmented Generation 检索增强生成)指的是在回答问题或生成文本时,先...
2. Spring AI 中的 RAG 支持 Spring AI 提供了对 RAG 的原生支持,核心类是 QuestionAnswerAdvisor。它封装了以下功能: 检索:从向量数据库中检索与用户问题相关的文档。 生成:使用生成模型(如 OpenAI GPT)生成回答。 上下文管理:将检索到的文档作为上下文传递给生成模型。 3. 实现步骤 3.1 环境准备 在开始之前,...
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...
下面将介绍如何使用Redis作为向量数据库构建一个Spring AI应用程序，实现检索增强生成（RAG）工作流。二、检索增强生成 检索增强生成（RAG）是一种结合数据与人工智能模型的技术方法。在RAG工作流中，首先需要将数据加载入向量数据库（例如Redis）。接收到用户查询后，向量数据库会检索出一组与查询相似的文档。这些文档将...
RAG的阶段主要包括将prompt文本内容转为向量、从向量数据库检索内容、对检索后的文档chunk进行重排和prompt重写、最后调用大模型进行结果的生成。 RAG调用 知识库内容导入 下边是将pdf文档导入到知识库的代码 DashScopeApi dashscopeApi = ...; // 1. 解析文档和chunk切分 String filePath = "新能源产业有哪些-36...
SimpleVectorStore 是将向量保存在内存 ConcurrentHashmap 中,Spring AI 提供了多种存储方式,如 Redis、MongoDB 等,可以根据实际情况选择适合的存储方式。 检索增强服务 @RestController@RequestMapping("/ai") public class RagController {@Autowiredprivate ChatClient chatClient;@Autowiredprivate VectorStore vectorStore...
Spring AI 前两天(4.10 日)更新了 1.0.0-M7 版本后,原来的 SimpleVectorStore 内存级别的向量数据库就不能用了,Spring AI 将其全部源码删除了。 此时我们就需要一种成本更低的解决方案来解决这个问题,如何解决呢?我们一起来看。 解决方案:Redis 向量数据库 ...
### 摘要 SpringAI通过嵌入模型与向量数据库的协同工作,构建了高效的RAG(检索增强生成)系统。此系统不仅提升了数据处理能力,还为企业提供了更贴近实际应用场景的技术解决方案。例如,使用Redis或Elasticsearch(ES)存储向量数据,并集成DeepSeek实现RAG功能,能够显著优化企业技术架构,推动智能化发展。 ### 关键词 SpringAI...