大家好，我是小米，一个 31 岁还在写代码的技术分享狂热爱好者！
说来惭愧，我在大模型的风口刮到我脸上的时候还在鼓捣传统 Java 开发，直到今年初，公司要搞一个"AI 助理"小项目，领导一句"用 Java 写个能问文档的助手"，把我瞬间打回现实。
Java 能搞 RAG 吗？能！而且现在更简单了，因为------LangChain4j 推出了 Easy RAG 功能！
今天，我就给大家讲讲我从懵逼小白，到用 Easy RAG 快速搭建起一个能读 PDF 问问题的系统的全过程，真的超级简单，适合所有想快速上手 RAG 的 Java 同学！
RAG 是什么？为什么我突然开始搞它？
先给没接触过的朋友简单科普一下：
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将外部知识库与大语言模型结合的方式，让模型在生成答案时，能够参考你自己的数据，比如 PDF 文档、数据库、网页等等。
它有两个关键步骤：
- 检索（Retrieval）： 给用户输入找相关文档片段；
- 生成（Generation）： 把这些片段喂给大模型，让它写出更准确的回答。
想象一下，你丢给 ChatGPT 一本 200 页的公司员工手册，然后问它："试用期考核不合格怎么办？"
如果没有 RAG，它只能瞎猜；但如果你接入了这本手册做知识库，结果就是：
"根据公司员工手册第 3 章第 4 节规定，试用期员工考核不合格，公司有权提前 3 天通知解除劳动合同。"
是不是香爆了？这就是 RAG 的魅力！
为什么我选 LangChain4j，而不是 LangChain（Python 版）？
大家都知道 LangChain 在 Python 圈非常火，它把 RAG 做成了一套很强的链式调用框架，但我 Java 选手总不能天天写 Python 吧
后来我在 GitHub 上发现了 LangChain4j，一个专为 Java 开发者打造的 LLM 框架，兼容 OpenAI、Ollama、本地 Embedding、Qdrant 各种向量数据库，开发体验几乎是照搬 LangChain，只不过变成 Java 方式。
更重要的是------它最近推出了 Easy RAG 功能！！！
Easy RAG 这个名字就很对我胃口，小白也能上手，像我这种没怎么搞过向量检索的人，一看文档就能懂，代码干净利落，集成也方便。
Easy RAG 到底有多 Easy？（带你 10 分钟搭起问答系统）
先看一下它的核心结构：
是不是很眼熟？熟悉 SpringBoot 的你一看就懂，这就像在组装一个 Bean。
每一个 .xxx() 都是配置一个模块，比如用哪个 embedding model，哪种向量库，哪种语言模型，文本怎么切片。
更酷的是，你一句话就能添加文档：
它自动帮你：
- 解析文档（支持 PDF、TXT、Markdown）
- 分片切割
- 向量化
- 存入你配置的 Vector Store（比如内存、Qdrant、Chroma）
然后就可以问问题啦：
就这么简单！
实战 Demo：打造一个 PDF 问答机器人（全栈 Java）
下面我带大家实战打造一个简单的文档问答服务，整套栈用 Java 实现，适合部署到本地或 SpringBoot 项目里用。
Step 1：准备工作
添加 Maven 依赖
推荐加上 PDF 和 Embedding 扩展：
Step 2：配置模型和向量库
你也可以换成 Qdrant 或 Milvus：
Step 3：初始化 EasyRAG
Step 4：添加文档
它自动帮你切分、编码、存储，不用你操心。
Step 5：聊天！
结果输出就像 ChatGPT 那样文质彬彬！
我遇到的坑和解决方法（小米经验时间）
其实虽然叫 Easy RAG，但我刚开始也踩了一些坑，给大家总结一下：
问题一：中文问答结果不准确？
解决：建议切片时不要太小，中文适合 500～1000 字为一块；同时注意 embedding 使用中文支持好的模型，比如 text-embedding-3-large。
问题二：PDF 文档乱码？
解决：LangChain4j 用的是 Apache PDFBox，有些字体可能无法正确识别，建议用纯文本测试排查，或者转换为 UTF-8 的 .txt。
问题三：OpenAI 太贵，咋办？
解决：你可以换成本地模型（如 Ollama）或者 Qwen、Yi 等免费大模型。LangChain4j 支持本地部署，甚至可以用 ggml 模型！
未来可以怎么玩？我的几个脑洞
这个 Easy RAG 我越用越有感觉，已经不是"能不能用"的问题，而是"还能怎么用"！
比如我已经做了几个小 demo：
1. 公司内部问答助手
把 HR 文档、考勤制度、员工福利等 PDF 丢进去，大家就可以直接问 AI："年假怎么申请？"、"怎么报销？"------完全自动答！
2. 专业领域知识助手
我试过导入《Java 编程思想》《Spring 全家桶》教程，然后问它："如何优雅实现责任链模式？"
答案还真像样！
3. 嵌入到微信小程序中
Easy RAG 返回接口很简单，你只要封装成一个 REST API，用微信小程序前端接一下，就能做成公司问答 bot！
最后的话：大模型世界里，Java 也能有姓名！
我知道很多 Java 同学面对大模型、RAG 时会有些畏惧，觉得"哎呀这不都是 Python 玩的吗？"
其实现在生态已经很成熟了，有 LangChain4j 这样的好框架，我们一样可以快速搞出自己的 AI 应用。
而 Easy RAG，就像是为 Java 工程师定制的一把钥匙，轻松开启 LLM 的世界！
END
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